numpy常用隨機數函式

numpy.random模組裡有各種隨機數生成函式，介紹幾個常用的：

randint(low, high=none, size=none, dtype='l')

lowhigh取值範圍，包括下限數值但不包括上限數值，若只有乙個引數，表示取值範圍上限

size生成隨機數的數量或shape，預設時只返回單個隨機數

in [10]

: np.random.randint(
5,size=10)
# 只有乙個範圍引數，表示取值上限
out[10]
: array([3
,2,4
,1,3
,3,0
,2,0
,3])
in [11]
: np.random.randint(5,
10,size=10)
# 兩個範圍引數，表示取值範圍
out[11]
: array([5
,5,7
,7,9
,8,5
,8,9
,9])
in [14]
: np.random.randint(5,
10,(3
,4))
# size為元組，表示生成矩陣的shape
out[14]
: array([[
7,5,
9,9]
,[7,
5,7,
8],[
8,6,
7,9]
])

randn(d0, d1, ..., dn)

引數為生成的shape

in [21]

: np.random.rand(5,
5)# 5*5的矩陣
out[21]
: array([[
0.57890371
,0.74825882
,0.77334475
,0.28432743
,0.63165005],
[0.08240677
,0.38646131
,0.52298527
,0.37325049
,0.28064731],
[0.56370019
,0.04327205
,0.93787321
,0.14260971
,0.64227087],
[0.87509277
,0.10756811
,0.71438217
,0.68758854
,0.80131041],
[0.63364383
,0.04344815
,0.11854164
,0.74121914
,0.76884027
]]

shuffle(x)直接修改物件，不返回值

permutation()不修改物件，返回乙個修改後的新物件

in [38]

: data=np.arange(10)
.reshape(5,
2)# 原物件不修改
in [39]
: data
out[39]
: array([[
0,1]
,[2,
3],[
4,5]
,[6,
7],[
8,9]
])in [40]
: np.random.permutation(data)
# 返回修改後的內容
out[40]
: array([[
2,3]
,[4,
5],[
0,1]
,[6,
7],[
8,9]
])in [41]
: data # 原物件不修改
out[41]
: array([[
0,1]
,[2,
3],[
4,5]
,[6,
7],[
8,9]
])in [42]
: np.random.shuffle(data)
# 無返回值
in [43]
: data # 原物件被修改
out[43]
: array([[
2,3]
,[0,
1],[
8,9]
,[4,
5],[
6,7]
])

choice(a, size=none, replace=true, p=none)

a若是一維陣列則從該陣列中抽取資料；若是乙個整數，則相當於從np.arange(a)生成的一維陣列中抽取資料

size新陣列的大小或shape

replace是否允許重複，預設true

p抽取概率，shape必須和a相同，每個數字代表a裡相同位置資料被抽取的概率，所有概率值相加必須等於1

in [57]

: data=np.arange(10)
in [58]
: data
out[58]
: array([0
,1,2
,3,4
,5,6
,7,8
,9])
in [59]
: np.random.choice(data,(3
,3))
# 從一維陣列抽取
out[59]
: array([[
8,9,
8],[
4,8,
7],[
5,9,
5]])
in [60]
: np.random.choice(10,
(3,3
))# 第乙個引數10表示np.arange(10)生成的陣列
out[60]
: array([[
9,4,
7],[
1,8,
0],[
5,6,
6]])
in [61]
: np.random.choice(data,(3
,3),replace=
false
)# 不允許重複
out[61]
: array([[
4,6,
8],[
1,5,
0],[
3,7,
2]])
in [62]
: np.random.choice(3,
10,p=
[0.3
,0.2
,0.5])
# 概率p陣列shape必須和a引數相同，概率相加必須等於1
out[62]
: array([0
,1,2
,2,2
,0,2
,2,2
,1], dtype=int64)

NumPy隨機數函式

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