【Python】【numpy】random随机



2017年07月05日    Author:Guofei

文章归类: 0xa0_蒙特卡洛方法    文章编号: 10022

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原文链接:https://www.guofei.site/2017/07/05/numpyrandom.html


随机种子

np.random.seed(seed=None)

另一种做法

state = np.random.get_state()
np.random.set_state(state)

shuffle&permutation 洗牌

np.random.shuffle(arr) # 直接改arr,返回 None
np.random.permutation(arr) # 不改arr,返回重新洗牌后的

多维数组:只shuffle第0维

choice 随机抽样

np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
# replace=True 为有放回抽样,False 为无放回抽样
# p 是个 array,表示每个元素选中的概率,默认等概率

生成随机数


numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
左闭右开的整数

numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)
开区间的整数

numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
均匀分布

rand#均匀分布

binomial#二项分布

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
#正态分布

np.random.beta()

numpy.random.f(dfnum, dfden, size=None)


chisquare
#卡方分布

gamma
#Gamma分布


random

import random

random.random() # 0-1 之间的自然数
random.randint(1, 2) # 整数,含头含尾
random.randrange(start=1, stop=10, step=2) # 含头不含尾

参考文献

numpy官方文档


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