[转]numpy.random.randn()用法

Posted 2021-03-16 sggggr

在python数据分析的学习和应用过程中，经常需要用到numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面我们一起来汇总学习下。

import numpy as np

1 numpy.random.rand()

numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)

• rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1
• dn表格每个维度
• 返回值为指定维度的array

np.random.rand(4,2)

1.  
   array([[ 0.02173903, 0.44376568],
2.  
   [ 0.25309942, 0.85259262],
3.  
   [ 0.56465709, 0.95135013],
4.  
   [ 0.14145746, 0.55389458]])

np.random.rand(4,3,2) # shape: 4*3*2

1.  
   array([[[ 0.08256277, 0.11408276],
2.  
   [ 0.11182496, 0.51452019],
3.  
   [ 0.09731856, 0.18279204]],
4.  
    
5.  
   [[ 0.74637005, 0.76065562],
6.  
   [ 0.32060311, 0.69410458],
7.  
   [ 0.28890543, 0.68532579]],
8.  
    
9.  
   [[ 0.72110169, 0.52517524],
10.  
    [ 0.32876607, 0.66632414],
11.  
    [ 0.45762399, 0.49176764]],
12.  
     
13.  
    [[ 0.73886671, 0.81877121],
14.  
    [ 0.03984658, 0.99454548],
15.  
    [ 0.18205926, 0.99637823]]])

2 numpy.random.randn()

numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)

• randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。
• dn表格每个维度
• 返回值为指定维度的array

np.random.randn() # 当没有参数时，返回单个数据

-1.1241580894939212

np.random.randn(2,4)

1.  
   array([[ 0.27795239, -2.57882503, 0.3817649 , 1.42367345],
2.  
   [-1.16724625, -0.22408299, 0.63006614, -0.41714538]])

np.random.randn(4,3,2)

1.  
   array([[[ 1.27820764, 0.92479163],
2.  
   [-0.15151257, 1.3428253 ],
3.  
   [-1.30948998, 0.15493686]],
4.  
    
5.  
   [[-1.49645411, -0.27724089],
6.  
   [ 0.71590275, 0.81377671],
7.  
   [-0.71833341, 1.61637676]],
8.  
    
9.  
   [[ 0.52486563, -1.7345101 ],
10.  
    [ 1.24456943, -0.10902915],
11.  
    [ 1.27292735, -0.00926068]],
12.  
     
13.  
    [[ 0.88303 , 0.46116413],
14.  
    [ 0.13305507, 2.44968809],
15.  
    [-0.73132153, -0.88586716]]])

标准正态分布介绍

• 标准正态分布—-standard normal distribution
• 标准正态分布又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。

3 numpy.random.randint()

3.1 numpy.random.randint()

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)

• 返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
• 参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int
• high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low)

np.random.randint(1,size=5) # 返回[0,1)之间的整数，所以只有0

array([0, 0, 0, 0, 0])

np.random.randint(1,5) # 返回1个[1,5)时间的随机整数

4

np.random.randint(-5,5,size=(2,2))

1.  
   array([[ 2, -1],
2.  
   [ 2, 0]])

3.2 numpy.random.random_integers

numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)

• 返回随机整数，范围区间为[low,high]，包含low和high
• 参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小
• high没有填写时，默认生成随机数的范围是[1，low]

该函数在最新的numpy版本中已被替代，建议使用randint函数

np.random.random_integers(1,size=5)

array([1, 1, 1, 1, 1])

4 生成[0,1)之间的浮点数

• numpy.random.random_sample(size=None)
• numpy.random.random(size=None)
• numpy.random.ranf(size=None)
• numpy.random.sample(size=None)

1.  
   print(‘-----------random_sample--------------‘)
2.  
   print(np.random.random_sample(size=(2,2)))
3.  
   print(‘-----------random--------------‘)
4.  
   print(np.random.random(size=(2,2)))
5.  
   print(‘-----------ranf--------------‘)
6.  
   print(np.random.ranf(size=(2,2)))
7.  
   print(‘-----------sample--------------‘)
8.  
   print(np.random.sample(size=(2,2)))

1.  
   -----------random_sample--------------
2.  
   [[ 0.34966859 0.85655008]
3.  
   [ 0.16045328 0.87908218]]
4.  
   -----------random--------------
5.  
   [[ 0.25303772 0.45417512]
6.  
   [ 0.76053763 0.12454433]]
7.  
   -----------ranf--------------
8.  
   [[ 0.0379055 0.51288667]
9.  
   [ 0.71819639 0.97292903]]
10.  
    -----------sample--------------
11.  
    [[ 0.59942807 0.80211491]
12.  
    [ 0.36233939 0.12607092]]

5 numpy.random.choice()

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

• 从给定的一维数组中生成随机数
• 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
• a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)

np.random.choice(5,3)

array([4, 1, 4])

1.  
   np.random.choice(5, 3, replace=False)
2.  
   # 当replace为False时，生成的随机数不能有重复的数值

array([0, 3, 1])

np.random.choice(5,size=(3,2))

1.  
   array([[1, 0],
2.  
   [4, 2],
3.  
   [3, 3]])

1.  
   demo_list = [‘lenovo‘, ‘sansumg‘,‘moto‘,‘xiaomi‘, ‘iphone‘]
2.  
   np.random.choice(demo_list,size=(3,3))

1.  
   array([[‘moto‘, ‘iphone‘, ‘xiaomi‘],
2.  
   [‘lenovo‘, ‘xiaomi‘, ‘xiaomi‘],
3.  
   [‘xiaomi‘, ‘lenovo‘, ‘iphone‘]],
4.  
   dtype=‘<U7‘)

• 参数p的长度与参数a的长度需要一致；
• 参数p为概率，p里的数据之和应为1

1.  
   demo_list = [‘lenovo‘, ‘sansumg‘,‘moto‘,‘xiaomi‘, ‘iphone‘]
2.  
   np.random.choice(demo_list,size=(3,3), p=[0.1,0.6,0.1,0.1,0.1])

1.  
   array([[‘sansumg‘, ‘sansumg‘, ‘sansumg‘],
2.  
   [‘sansumg‘, ‘sansumg‘, ‘sansumg‘],
3.  
   [‘sansumg‘, ‘xiaomi‘, ‘iphone‘]],
4.  
   dtype=‘<U7‘)

6 numpy.random.seed()

• np.random.seed()的作用：使得随机数据可预测。
• 当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数

1.  
   np.random.seed(0)
2.  
   np.random.rand(5)

array([ 0.5488135 ,  0.71518937,  0.60276338,  0.54488318,  0.4236548 ])

1.  
   np.random.seed(1676)
2.  
   np.random.rand(5)

array([ 0.39983389,  0.29426895,  0.89541728,  0.71807369,  0.3531823 ])

1.  
   np.random.seed(1676)
2.  
   np.random.rand(5)

array([ 0.39983389,  0.29426895,  0.89541728,  0.71807369,  0.3531823 ])    
转：https://blog.csdn.net/u012149181/article/details/78913167