【基础】使用NumPy的随机数生成器(random)进行随机数的生成和抽样

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发布时间: 2024-06-24 14:43:42 阅读量: 174 订阅数: 268
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随机数生成器

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![【基础】使用NumPy的随机数生成器(random)进行随机数的生成和抽样](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f061f68aac43a27af82ec254a9f8d9a4.webp?x-oss-process=image/format,png) # 1. NumPy随机数生成器的简介** NumPy是Python中一个强大的数值计算库,它提供了各种随机数生成器,用于生成具有不同分布的随机数。这些随机数生成器在机器学习、统计建模和模拟等领域有着广泛的应用。本章将介绍NumPy随机数生成器的基本概念和功能。 # 2. 随机数生成 ### 2.1 均匀分布 #### 2.1.1 rand()函数 `rand()` 函数生成一个 [0, 1) 区间的均匀分布随机数。它返回一个指定形状的数组,其中每个元素都是一个随机数。 ```python import numpy as np # 生成一个 3x4 矩阵的均匀分布随机数 rand_matrix = np.random.rand(3, 4) print(rand_matrix) ``` **代码逻辑:** 1. `np.random.rand(3, 4)` 生成一个形状为 (3, 4) 的矩阵,其中每个元素都是一个 [0, 1) 区间的均匀分布随机数。 2. `print(rand_matrix)` 打印随机数矩阵。 #### 2.1.2 randn()函数 `randn()` 函数生成一个均值为 0,标准差为 1 的正态分布随机数。它返回一个指定形状的数组,其中每个元素都是一个随机数。 ```python # 生成一个 3x4 矩阵的正态分布随机数 randn_matrix = np.random.randn(3, 4) print(randn_matrix) ``` **代码逻辑:** 1. `np.random.randn(3, 4)` 生成一个形状为 (3, 4) 的矩阵,其中每个元素都是一个均值为 0,标准差为 1 的正态分布随机数。 2. `print(randn_matrix)` 打印随机数矩阵。 ### 2.2 正态分布 #### 2.2.1 normal()函数 `normal()` 函数生成一个指定均值和标准差的正态分布随机数。它返回一个指定形状的数组,其中每个元素都是一个随机数。 ```python # 生成一个均值为 5,标准差为 2 的正态分布随机数 normal_dist = np.random.normal(5, 2, 1000) print(normal_dist) ``` **代码逻辑:** 1. `np.random.normal(5, 2, 1000)` 生成一个形状为 (1000,) 的数组,其中每个元素都是一个均值为 5,标准差为 2 的正态分布随机数。 2. `print(normal_dist)` 打印随机数数组。 ### 2.3 指数分布 #### 2.3.1 exponential()函数 `exponential()` 函数生成一个指定速率的指数分布随机数。它返回一个指定形状的数组,其中每个元素都是一个随机数。 ```python # 生成一个速率为 0.5 的指数分布随机数 exponential_dist = np.random.exponential(0.5, 1000) print(exponential_dist) ``` **代码逻辑:** 1. `np.random.exponential(0.5, 1000)` 生成一个形状为 (1000,) 的数组,其中每个元素都是一个速率为 0.5 的指数分布随机数。 2. `print(exponential_dist)` 打印随机数数组。 # 3. 随机抽样 ### 3.1 从均匀分布中抽样 #### 3.1.1 choice()函数 `choice()` 函数从给定的序列中随机抽取一个或多个元素。其语法如下: ```python numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) ``` 其中: * `a`:序列,可以是列表、元组、数组等。 * `size`:抽取元素的数量。默认为 1,表示抽取一个元素。 * `replace`:是否允许重复抽取。默认为 True,表示允许重复抽取。 * `p`:每个元素被抽取的概率。默认为 None,表示所有元素的概率相等。 **示例:** 从一个包含数字 1 到 10 的列表中随机抽取 3 个数字,允许重复: ```python import numpy as np numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] result = np.random.choice(numbers, size=3, replace=True) print(result) ``` 输出结果可能为: ``` [3 1 6] ``` #### 3.1.2 randint()函数 `randint()` 函数从给定的范围中随机生成一个整数。其语法如下:
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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本专栏汇集了丰富的 Python 科学计算资源,涵盖基础和进阶篇,旨在为读者提供全面深入的科学计算知识和技能。 基础篇从 Python 科学计算库概述和安装开始,循序渐进地介绍 NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib 等核心库的基础知识和应用,包括多维数组操作、线性代数运算、数据处理、数据可视化等。 进阶篇则深入探讨了这些库的高级功能和应用,如广播机制、性能优化、优化算法、稀疏矩阵处理、数据挖掘、时间序列分析、图像处理、数值模拟等。此外,还提供了实战演练,指导读者运用这些库解决实际问题,如数据降维、销售数据分析、股票数据可视化、情感分析、图像处理、销售预测、异常检测、数据聚类等。 通过阅读本专栏,读者可以掌握 Python 科学计算的全面技能,并将其应用于各种科学、工程和数据分析领域。
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