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  • numpy的随机数组

    1.numpy.random.rand()

      创建指定大小的随机数组,取值范围[0,1)

    import numpy as np
    
    # 创建2行2列取值范围为[0,1)的数组
    arr = np.random.rand(2,2)

      或

    import numpy as np
    
    # 创建一维数组,元素个数为10,取值范围为[0,1)
    arr1 = np.random.rand(10)

    2.numpy.random.randn()

      创建指定大小的数组,取值范围为标准正态分布

    # 创建2行3列,取值范围为标准正态分布的数组
    arr2 = np.random.randn(2,3)

    3.numpy.random.randint()

      创建指定大小的数组,数组数值随机取于[low,high)之间。high为空时则取[0,low)。需要用到size属性指定数组大小。

    arr3 = np.random.randint(1,20,size=(2,2,3))

    4.numpy.random.choice()

      numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

      a:指定的一维数组或者整数。如果是整数,则该方法等同于np.arange(a)

      size:数组大小

      replace:生成的数组中元素是否可以重复。默认为True,即可以重复

      p:一维数组中每个元素出现的概率

    5.numpy.random.shuffle()

      将数组中的元素打乱。

    arr4 = np.random.shuffle(arr1)

    6.numpy.random.seed()

      生成随机数种子

    # 生成一个随机数种子为seed1,参数可自己随意设定
    np.random.seed(seed1)

      它的作用是让下一次生成的随机数组与随机数种子关联,如果随机数组关联的随机数种子是一样的,且数组大小一样,则随机数组也是一样的。关联的做法就是在之前加上np.random.seed(seed1)。

      简单地理解就是:在关联同一个随机数种子的前提下,第一次生成的数组其元素大小是随机的(当然是在指定的大小范围内),其后生成的随机数组与第一次生成的数组的位置重叠部分,其元素是相同的,如果有扩展,则按随机原则生成。其本质是在随机前提下消除一定地随机性。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jason--/p/11567316.html
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