numpy中幾種隨機數(shù)生成函數(shù)的用法
一、np.random.rand()
該函數(shù)括號內(nèi)的參數(shù)指定的是返回結果的形狀,如果不指定,那么生成的是一個浮點型的數(shù);如果指定一個數(shù),那么生成的是一個numpy.ndarray類型的數(shù)組;如果指定兩個數(shù)字,那么生成的是一個二維的numpy.ndarray類型的數(shù)組。如果是兩個以上的數(shù)組,那么返回的維度就和指定的參數(shù)的數(shù)量個數(shù)一樣。其返回結果中的每一個元素是服從0~1均勻分布的隨機樣本值,也就是返回的結果中的每一個元素值在0-1之間。
import numpy as np mat = np.random.rand() print(mat) print(type(mat)) mat = np.random.rand(2) print(mat) print(type(mat)) mat = np.random.rand(3, 2) print(mat) print(type(mat))
輸出:

二、np.random.randn()
該函數(shù)和rand()函數(shù)比較類似,只不過運用該函數(shù)之后返回的結果是服從均值為0,方差為1的標準正態(tài)分布,而不是局限在0-1之間,也可以為負值,因為標準正態(tài)分布的曲線是關于x軸對陣的。其括號內(nèi)的參數(shù)如果不指定,那么生成的是一個浮點型的數(shù);如果指定一個數(shù),那么生成的是一個numpy.ndarray類型的數(shù)組;如果指定兩個數(shù)字,那么生成的是一個二維的numpy.ndarray類型的數(shù)組。和rand()相比,除了元素值不一樣,其他的性質(zhì)是一樣的。
import numpy as np mat = np.random.randn() print(mat) print(type(mat)) mat = np.random.randn(2) print(mat) print(type(mat)) mat = np.random.randn(3, 2) print(mat) print(type(mat))
輸出:

三、np.random.randint(low,high,size,dtype)
該函數(shù)中包含了幾個參數(shù),其具體含義為:
low:生成的元素值的最小值,即下限,如果沒有指定high這個參數(shù),則low為生成的元素值的最大值。
high:生成的元素值的最大值,即上限。
size:指定生成元素值的形狀,也就是數(shù)組維度的大小。
dtype:指定生成的元素值的類型,如果不指定,默認為整數(shù)型
返回結果:返回值是一個大小為size的數(shù)組,如果指定了low和high這兩個參數(shù),那么生成的元素值的范圍為[low,high),不包括high;如果不指定high這個參數(shù),則生成的元素值的范圍為[0,low)。如果不指定size這個參數(shù),那么生成的元素值的個數(shù)只有一個。
import numpy as np # 指定一個參數(shù)low mat = np.random.randint(low=1) print(mat) print(type(mat)) # 指定low和high,生成一個[low,high)的元素值 mat = np.random.randint(low=1, high=5) print(mat) print(type(mat)) # 指定size大小,生成一個三行三列的二維數(shù)組,元素個數(shù)為3x3=9個 mat = np.random.randint(low=2, high=10, size=(3, 3)) print(mat) # 查看默認元素值的類型 print(type(mat[0][0])) mat = np.random.randint(low=2, high=10, size=(3, 3), dtype=np.uint8) print(mat) print(type(mat[0][0]))
輸出:

注意:low=1代表從0取值,high=10代表最高取值為9。
四、np.random.uniform(low,high,size)
參數(shù)說明:
low:生成元素值的下界,float類型,默認值為0。
high:生成元素值的上界,float類型,默認值為1。
size:輸出樣本的數(shù)目,可以指定一個值,也可指指定大于等于兩個值。
返回對象:ndarray類型,形狀為size中的數(shù)值指定,其元素個數(shù)為size指定的參數(shù)的乘積。
我們前面已經(jīng)說過了rand()這個函數(shù),它返回的元素值是服從0-1的均勻分布,那如果不想要生成的是0-1范圍內(nèi)的均勻分布,想要其它范圍內(nèi)的均勻分布怎么辦呢。
uniform()實現(xiàn)了這個功能,它可以生成服從指定范圍內(nèi)的均勻分布的元素。其返回值的元素類型為浮點型。需注意的是元素值的范圍包含low,不包含high。
import numpy as np # 指定一個參數(shù)low mat = np.random.uniform() print(mat) print(type(mat)) # 指定low和high,生成一個[low,high)的元素值 mat = np.random.uniform(low=5, high=10) print(mat) print(type(mat)) # 指定size大小,生成一個三行三列的二維數(shù)組,元素個數(shù)為3x3=9個 mat = np.random.uniform(low=2, high=10, size=(3, 3)) print(mat) # 查看默認元素值的類型 print(type(mat[0][0])) mat = np.random.uniform(low=2, high=10, size=(3, 3, 2)) print(mat) print(type(mat[0][0][0]))
輸出:

總結
以上就是常用的隨機數(shù)生成函數(shù),具體用哪一個,可根據(jù)自己需求,想要生成什么隨機數(shù),那就使用什么樣的函數(shù)。更多相關numpy 隨機數(shù)生成函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
- python numpy 常用隨機數(shù)的產(chǎn)生方法的實現(xiàn)
- OpenCV python sklearn隨機超參數(shù)搜索的實現(xiàn)
- numpy中生成隨機數(shù)的幾種常用函數(shù)(小結)
- Sklearn調(diào)優(yōu)之網(wǎng)格搜索與隨機搜索原理詳細分析
- Numpy隨機抽樣的實現(xiàn)
- Numpy的np.random隨機模塊詳解
- Python?sklearn庫中的隨機森林模型詳解
- Numpy創(chuàng)建數(shù)組和隨機數(shù)組的方法小結
- Pandas+Numpy+Sklearn隨機取數(shù)的實現(xiàn)示例
相關文章
python 調(diào)用pyautogui 實時獲取鼠標的位置、移動鼠標的方法
今天小編就為大家分享一篇python 調(diào)用pyautogui 實時獲取鼠標的位置、移動鼠標的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-08-08
python中小數(shù)點后取2位(四舍五入)及取2位(四舍五不入)的方法
這篇文章主要給大家介紹了python中小數(shù)點后取2位(四舍五入)及取2位(四舍五不入)的方法,在Python中取兩位小數(shù)的方法其實非常簡單,需要的朋友可以參考下2023-08-08

