numpy的随机数组

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy的随机数组相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.numpy.random.rand()

  创建指定大小的随机数组,取值范围[0,1)

import numpy as np

# 创建2行2列取值范围为[0,1)的数组
arr = np.random.rand(2,2)

  或

import numpy as np

# 创建一维数组,元素个数为10,取值范围为[0,1)
arr1 = np.random.rand(10)

2.numpy.random.randn()

  创建指定大小的数组,取值范围为标准正态分布

# 创建2行3列,取值范围为标准正态分布的数组
arr2 = np.random.randn(2,3)

3.numpy.random.randint()

  创建指定大小的数组,数组数值随机取于[low,high)之间。high为空时则取[0,low)。需要用到size属性指定数组大小。

arr3 = np.random.randint(1,20,size=(2,2,3))

4.numpy.random.choice()

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

  a:指定的一维数组或者整数。如果是整数,则该方法等同于np.arange(a)

  size:数组大小

  replace:生成的数组中元素是否可以重复。默认为True,即可以重复

  p:一维数组中每个元素出现的概率

5.numpy.random.shuffle()

  将数组中的元素打乱。

arr4 = np.random.shuffle(arr1)

6.numpy.random.seed()

  生成随机数种子

# 生成一个随机数种子为seed1,参数可自己随意设定
np.random.seed(seed1)

  它的作用是让下一次生成的随机数组与随机数种子关联,如果随机数组关联的随机数种子是一样的,且数组大小一样,则随机数组也是一样的。关联的做法就是在之前加上np.random.seed(seed1)。

  简单地理解就是:在关联同一个随机数种子的前提下,第一次生成的数组其元素大小是随机的(当然是在指定的大小范围内),其后生成的随机数组与第一次生成的数组的位置重叠部分,其元素是相同的,如果有扩展,则按随机原则生成。其本质是在随机前提下消除一定地随机性。

以上是关于numpy的随机数组的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

用随机数替换条件下的numpy数组值

Numpy —— 随机数np.random

numpy的随机数组

Numpy数组随机生成/维度增加/维度转换

一致地创建相同的随机 numpy 数组

Numpy随机数