numpy.random的函数

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rand函数

numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)

  • rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1
  • dn表格每个维度
  • 返回值为指定维度的array
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 np.random.rand(4,2)
array([[ 0.02173903,  0.44376568],
       [ 0.25309942,  0.85259262],
       [ 0.56465709,  0.95135013],
       [ 0.14145746,  0.55389458]])

numpy.random.randn函数

numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中。

  • randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。
  • dn表格每个维度
  • 返回值为指定维度的array

标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。对应的正态分布曲线如下所示，即

numpy.random.randint函数

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)

返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int
high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low)

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np.random.randint(1,size=5) # 返回[0,1)之间的整数，所以只有0
array([0, 0, 0, 0, 0])
1
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np.random.randint(-5,5,size=(2,2))

array([[ 2, -1],
       [ 2,  0]])

numpy.random.choice函数

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

  • 从给定的一维数组中生成随机数
  • 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
  • a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)
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np.random.choice(5,3)
array([4, 1, 4])
``` 

**当replace为False时，生成的随机数不能有重复的数值**

demo_list = [‘lenovo’, ‘sansumg’,’moto’,’xiaomi’, ‘iphone’]
np.random.choice(demo_list,size=(3,3), p=[0.1,0.6,0.1,0.1,0.1])

array([[‘sansumg’, ‘sansumg’, ‘sansumg’],
[‘sansumg’, ‘sansumg’, ‘sansumg’],
[‘sansumg’, ‘xiaomi’, ‘iphone’]],
dtype=’<U7’)
`

参数p的长度与参数a的长度需要一致；
参数p为概率，p里的数据之和应为1

参考链接

https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78556535