2-9 随机模块

 

numpy的随机模块¶

In [1]:

import numpy as np
#所有的值是0-1
np.random.rand(3,2)

Out[1]:

array([[0.98738572, 0.97762081],
       [0.14287661, 0.94177989],
       [0.65183727, 0.39465705]])

 

返回随机的整数 ，左闭右开

In [2]:

np.random.randint(10,size=(5,4))#表示0-10

Out[2]:

array([[2, 2, 3, 3],
       [0, 7, 7, 6],
       [4, 3, 9, 0],
       [5, 7, 9, 9],
       [2, 7, 2, 2]])

 

返回一个随机值

In [5]:

np.random.random_sample()

Out[5]:

0.208407967642247

In [6]:

np.random.rand()

Out[6]:

0.4219206462915033

In [7]:

np.random.randint(0,10,3)#0-10返回3个数,但是不包含10

Out[7]:

array([4, 3, 4])

In [9]:

mu,sigma=0,0.1#高斯分布
np.random.normal(mu,sigma,10)

Out[9]:

array([-0.03984869, -0.0676208 , -0.09475804,  0.08578924, -0.00176816,
       -0.0236082 ,  0.01256053,  0.00926735,  0.02499125,  0.05864631])

 

设置随机精度

In [11]:

np.set_printoptions(precision=2)

In [12]:

mu,sigma=0,0.1#高斯分布
np.random.normal(mu,sigma,10)

Out[12]:

array([-0.13,  0.1 ,  0.08,  0.08,  0.07, -0.02,  0.06,  0.04, -0.02,
       -0.06])

 

洗牌¶

In [13]:

tang_arrary=np.arange(10)
tang_arrary

Out[13]:

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [14]:

np.random.shuffle(tang_arrary)#洗牌

In [15]:

tang_arrary

Out[15]:

array([0, 5, 6, 7, 9, 4, 8, 1, 2, 3])

 

随机的种子(在指定随机的种子后，下面的随机生成是根据种子变化的)¶

In [20]:

np.random.seed(100)

In [21]:

mu,sigma=0,0.1
np.random.normal(mu,sigma,10)

Out[21]:

array([-0.17,  0.03,  0.12, -0.03,  0.1 ,  0.05,  0.02, -0.11, -0.02,
        0.03])