numpy的伪随机数发生器

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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的伪随机数发生器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在python的程序中,发现了如下的伪随机数产生的代码:

rng = numpy.random.RandomState(23355)
arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3))

该段代码的目的是产生一个2行3列的assarray,其中的每个元素都是[0,1]区间的均匀分布的随机数

这里看以看到,有一个23355这个数字,其实,它是伪随机数产生器的种子,也就是“the starting point for a sequence of pseudorandom number”

对于某一个伪随机数发生器,只要该种子(seed)相同,产生的随机数序列就是相同的

下面给出几个小例子:

# 仍以上面的seed为例,但执行多次
# 利用循环,执行4次
import numpy
for i in [1,2,3,4]:
    rng = numpy.random.RandomState(23455)
    arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3))
    print arrayA
结果如下:

可以看到,每次循环产生的伪随机数都是相同的,这是由于每次伪随机数发生器的种子都是相同的

下面,再看另外一个例子

for i in range(4):
...: rng=np.random.RandomState(23455+i)
...: s=rng.uniform(0,1,(2,3))
...: print str(i),"is ",s

以上是关于numpy的伪随机数发生器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

一个简单的伪随机数发生算法(转)

nump中的为随机数产生器的seed

关于Java随机数

如何在javascript中随机产生一个8位数

Python NumPy 学习记录随机

PHP中的几个随机数生成函数