random函数概总

偏执的太偏执、 2022-06-05 00:48 149阅读 0赞

1.   *  **numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个\[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。**
    
      
    
2.  **import** numpy as np 
3.

1.  \#无参
2.  np.random.rand()\#生成生成\[0,1)之间随机浮点数

1.  \#一个参数
2.  np.random.rand(1)\#array(\[.\]) \[ 0.09256063\]
3.  np.random.rand(6)\#生成一个的一维数组 \[ 0.60815869 0.73878681 0.03048955 0.98884117 0.38879514 0.09276253\]

1.  \#两个参数
2.  np.random.rand(2,6)\#生成2x6的二维数组 \[\[ 0.07912478 0.00405205 0.27662169\]  
     \[ 0.48325782 0.43314627 0.42481872\]\]
3.  \#np.random.rand((2,3))\#报错,参数必须是整数,不能是元组

1.   *    
        
     *  **numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：正态分布的随机样本**
    
      
    
2.  **import** numpy as np 
3.  \#无参
4.  np.random.randn()\#1.4872544578730051，不一定是\[0,1)之间的随机数
5.  \#一个参数
6.  np.random.randn(1) 
7.  >>\[-1.8291329\]
8.  np.random.randn(6)\#生成一维数组
9.  >>\[-1.99023487 -0.09193998 -0.40957812 0.44944641 0.18953369 0.59727101\] 
10. \#两个参数
11. np.random.randn(2,3)\#生成2x3数组
12. >> \[\[ 0.6096645 0.46733013 -0.16198441\]  
    \[ 1.1277741 1.62034202 3.14673788\]\]
13. \#np.random.randn((2,3))\#报错,参数必须是整数

1.   *    
        
     *  **numpy.random.standard\_normal(size=None)：生产一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：标准正态分布随机样本**
    
    import numpy as np 
2.  \#numpy.random.standard\_normal(size=None)
3.  \#size为整数
4.  np.random.standard\_normal(6)
5.  >>\[ 0.33158117 1.15557637 -2.65673171 -0.03660708 -0.6472354 -0.83355466\]
6.  \#size为整数序列
7.  np.random.standard\_normal((2,3)) 
8.  >>\[\[-1.22406999 -0.0250229 -1.13810308\]  
    \[-0.54879572 0.35923879 -0.33808103\]\]
9.  np.random.standard\_normal(\[2,3\])
10. >>\[\[ 0.6870471 -1.21055061 1.44049352\]  
    \[ 0.9092522 1.82887134 -1.18624863\]\]

1.   *    
        
     *  **numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一个整数或N维整数数组，取数范围：若high不为None时，取\[low,high)之间随机整数，否则取值\[0,low)之间随机整数。**
    
      
    
2.  \#numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
3.  **import** numpy as np 
4.  \#low=4
5.  np.random.randint(4)\#生成一个\[0,3\]范围随机整数
6.  >>3 
7.  \#low=2,size=4
8.  np.random.randint(6,size=4)
9.  >>\[4 3 5 4\] 
10. \#low=4,high=10
11. np.random.randint(4,10)\#生成一个\[4,10)之间一个随机整数
12. >>5 
13. \#low=4,high=10,size=5
14. np.random.randint(4,10,size=5)\#生成一维整数数组
15. >>\[6 4 9 6 9\]
16. \#size为整数元组
17. np.random.randint(10,size=(2,3))\#生成一个2x3整数数组,取数范围：\[0,10)随机整数
18. >>\[\[3 8 4\]  
    \[2 1 6\]\]
19. np.random.randint(3,10,(2,3))\#生成一个2x3整数数组,取值范围：\[3,10)随机整数
20. >>\[\[8 7 4\]  
    \[3 6 7\]\]

1.   *    
        
     *  **numpy.random.random\_integers(low, high=None, size=None)：生成一个整数或一个N维整数数组，取值范围：若high不为None，则取\[low,high\]之间随机整数，否则取\[1,low\]之间随机整数。**
    
      
    
2.  \#numpy.random.random\_integers(low, high=None, size=None)
3.  **import** numpy as np 
4.  \#low=4
5.  np.random.random\_integers(2)\#生成一个\[1,4\]之间随机整数
6.  >>4
7.  \#low=2、size=5
8.  np.random.random\_integers(2,size=5)
9.  >>\[1,2,1,1,2\]
10. \#low=2、high=6
11. np.random.random\_integers(2,6)\#生成一个\[2,6\]之间随机整数
12. >>3 
13. \#low=2、high=6、size=5
14. np.random.random\_integers(2,6,size=5)\#生成一个一维整数数组组
15. \#size为整数元组
16. np.random.random\_integers(6,size=(2,3))\#生成一个2x3数组,取数范围：\[1,6\]随机整数
17. >>\[\[5 6 5\]  
    \[5 4 5\]\]
18. np.random.random\_integers(6,10,(2,3))\#生成一个2x3数组，取数范围：\[6,10\]随机整数
19. >>\[\[ 9 7 8\]  
    \[ 8 9 10\]\]

1.   *    
        
     *  **numpy.random.random\_sample(size=None)：生成一个\[0,1)之间随机浮点数或N维浮点数组。**
2.  \#numpy.random.random\_sample(size=None)
3.  **import** numpy as np 
4.  \#size=None
5.  np.random.random\_sample()\#生成一个\[0,1)之间随机浮点数
6.  \#size=5
7.  np.random.random\_sample(2)\#生成shape=5的一维数组
8.  \#size为整数元组
9.  np.random.random\_sample((2,))\#等同np.random.random\_sample(2)
10. np.random.random\_sample((2,3))\#生成2x3数组
11. np.random.random\_sample((3,2,2))\#3x2x2数组 由三个2行2列的2维数组组成的高维数组
12. >>\[\[\[ 0.55335277 0.39392416\]  
    \[ 0.04549739 0.50686357\]\]
13.   
    \[\[ 0.21971058 0.08189746\]  
    \[ 0.16759733 0.7760967 \]\]  
      
    \[\[ 0.82459825 0.43088198\]  
    \[ 0.1731624 0.95072647\]\]\]

1.   *    
        
     *  **numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从序列中获取元素，若a为整数，元素取值为np.range(a)中随机数；若a为数组，取值为a数组元素中随机元素。**
    
      
    
2.  \#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
3.  **import** numpy as np 
4.  \#a为整数，size为None
5.  np.random.choice(2)\#生成一个range(2)中的随机数
6.  \#a为整数,size为整数
7.  np.random.choice(2,2)\#生成一个shape=2一维数组
8.  \#a为整数,size为整数元组
9.  np.random.choice(5,(2,3))\#生成一个2x3数组
10. \#a为数组,size为None
11. np.random.choice(np.array(\['a','b','c','f'\]))\#生成一个np.array(\['a','b','c','f'\]中随机元素
12. \#a为数组,size为整数
13. np.random.choice(5,(2,3))\#生成2x3数组
14. \#a为数组,size为整数元组
15. np.random.choice(np.array(\['a','b','c','f'\]),(2,3))\#生成2x3数组
16. \#p参数：可以理解成a中元素出现的概率，p的长度和a的长度必须相同，且p中元素之和为1，否则报错
17. \#np.random.choice(2,p=\[1\])\#报错，a和p长度不一致
18. np.random.choice(5,p=\[0,0,0,0,1\])\#生成的始终是4
19. np.random.choice(5,3,p=\[0,0.5,0.5,0,0\])\#生成shape=3的一维数组，元素取值为1或2的随机数

1.   *    
        
     *  **numpy.random.shuffle(x)：对X进行重排序，如果X为多维数组，只沿第一条轴洗牌，输出为None。**
    
    \#numpy.random.shuffle(x)
2.  **import** numpy as np 
3.  list1 = \[1,2,3,4,5\] 
4.  np.random.shuffle(list1)\#输出None
5.  list1\#\[1, 2, 5, 3, 4\],原序列的顺序也被修改
6.  arr = np.arange(9).reshape(3,3) 
7.  np.random.shuffle(arr)\#对于多维数组，只沿着第一条轴打乱顺序

1.   *    
        
     *  **numpy.random.permutation(x)：与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同，两者区别：peumutation(x)不会修改X的顺序。**
    
      
    
2.  \#numpy.random.permutation(x)
3.  **import** numpy as np 
4.  \#x=5
5.  np.random.permutation(5)\#生成一个range(5)随机顺序的数组
6.  \#x为列表或元组
7.  list1 = \[1,2,3,4\] 
8.  np.random.permutation(list1)\#array(\[2, 1, 4, 3\])
9.  \#list1\#\[1, 2, 3, 4\]
10. \#x为数组
11. arr = np.arange(9) 
12. np.random.permutation(arr) 
13. arr2 = np.arange(9).reshape(3,3) 
14. np.random.permutation(arr2)\#对于多维数组，只会沿着第一条轴打乱顺序

numpy.random.uniform(low,high,size)

1.  功能：从一个均匀分布\[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.  
    参数介绍:   
     low: 采样下界，float类型，默认值为0；  
     high: 采样上界，float类型，默认值为1；  
     size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出m\*n\*k个样本，缺省时输出1个值。  
     返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。
2.