Python NumPy随机抽模块介绍及方法

目录
  • 1. 随机数
  • 2. 随机抽样
  • 3. 正态分布
  • 4. 伪随机数的深度思考

1. 随机数

np.random.random()是最常用的随机数生成函数,该函数生成的随机数随机均匀分布于[0, 1)区间。如果不提供参数,np.random.random()函数返回一个浮点型随机数。np.random.random()函数还可以接受一个整型或元组参数,用于指定返回的浮点型随机数数组的结构(shape)。也有很多人习惯使用np.random.rand()函数生成随机数,其功能和np.random.random()函数一样,知识np.random.rand()函数不接受元组参数,必须要写成两个整型参数

import numpy as np

print(np.random.random())
print(np.random.random(2))
print(np.random.random((2,3)))

np.random.randint()是另一个常用的随机数生成函数,该函数生成的随机整数均匀分布于[low, high)区间。如果省略low参数,则默认low的值等于0。np.random.randint()函数还有一个默认参数size,用于指定返回的整型随机数数组的结构(shape)

print(np.random.randint(10))
print(np.random.randint(10, size=5))
print(np.random.randint(10, size=(2,5)))
print(np.random.randint(10, 100, size=(2,5)))

2. 随机抽样

随机抽样是从指定的有序列表中随机抽取指定数量的元素。随机抽样的应用比较广泛,如产品抽检、抽签顺序等。NumPy的随机抽样函数是np.random.choice(),其原型如下

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

参数a表示待抽样的全体样本,它值接受整数或一维的数组(列表)。参数a如果是整数,相当于将数组np.arange(a)作为全体样本。参数size用于指定返回抽样结果数组的结构(shape)。参数replace用于指定是否允许多次抽取同一个样本,默认为允许。参数p是和全体样本集合等长的权重数组,用于指定对应样本被抽中的概率。

import numpy as np

print(np.random.choice(1,5)) # 抽签样本只有1个元素0,抽取5次
print(np.random.choice(['a','b','c'], size=(3,5), p=[0.5,0.25,0.25])) # 指定权重
print(np.random.choice(np.arange(100), size=(2,5), replace=False)) # 不允许重复

3. 正态分布

使用np.random.randn()函数是最简单的生成标准正态分布随机数的方法。np.random.randn()函数用于生成均值为0、标准差为1的正态分布(标准正态分布)的随机数、该函数可以接受一个或两个整型参数,用来指定返回的符合标准正态分布的随机数数组的结构(shape)

import numpy as np

print(np.random.randn()) # 标准正态分布,均值为0,标准差为1
print(np.random.randn(5))
print(np.random.randn(2,5))

如果需要生成非标准正态分布随机数,则应该使用np.random.normal()函数。np.random.nomal()函数默认生成均值为0、标准差为1的正态分布随机数。参数loc用于指定均值,参数scale用于指定标准差,参数size用于指定返回的符合正态分布的随机数数组的结构(shape)。从下面的代码可以看出,和使用默认标准差相比,指定标准差为0.2时,数据分布更加靠近均值

print(np.random.normal()) # 默认均值为0,标准差为1
print(np.random.normal(loc=2, size=5)) # 参数loc指定均值为2
print(np.random.normal(loc=2, scale=0.2, size=(2,5))) # 参数loc指定均值为2,参数scale指定标准差为0.2

4. 伪随机数的深度思考

计算机程序或编程语言中的随机数都是伪随机数。因为计算机硬件是确定的,代码是固定的,算法是准确的,通过这些确定的、固定的、准确的东西不会产生真正的随机数,除非引入这个封闭系统以外的因素。计算机系统的随机算法一般使用线性同余或平方取中的算法,通过一个种子(通常用时钟代替)产生。这意味着,如果知道了种子和已经产生的随机数,就可能获得接下来随机数序列的信息,这就是伪随机数的可预测性

NumPy随机数函数内部使用了一个伪随机数生成器,这个生成器每次实例化时都需要一个种子(整数)完成初始化。如果两次初始化的种子相同,则每次初始化后产生的随机数序列就完全一致。np.random.seed()函数可以指定伪随机数生成器的初始化种子

import numpy as np

np.random.seed(12345) # 使用'12345'随机种子初始化伪随机数生成器
print(np.random.random(5))
print(np.random.random((2,3)))

np.random.seed(12345) # 再次使用'12345'随机种子初始化伪随机数生成器
print(np.random.random(5)) # 和上面完全一致
print(np.random.random((2,3))) # 和上面完全一致

从上述代码汇总可以看出,只要指定相同的种子,接下来的随机序列就完全一致。这意味着,只有从外部引入真正的随机因子(如天空云朵的形状、邻居家无线网络信号的强度等)作为种子,才可以得到真正的随机数

此外,NumPy还提供了随机数生成器,可以直接操作这个生成器来生成随机数

r = np.random.RandomState(12345) # 使用随机数生成器也同样
print(r.random(5)) # 和上面完全一致
print(r.random((2,3))) # 和上面完全一致

到此这篇关于Python NumPy随机抽模块介绍及方法的文章就介绍到这了,更多相关Python NumPy 内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python numpy之线性代数与随机漫步

    目录 线性代数 伪随机数生成 随即漫步 示例 线性代数 线性代数,矩阵计算,优化与内存:比如矩阵乘法,分解,行列式等数学知识,是所有数组类库的重要组成部分.和MATLAB等其他语言相比,numpy的线性代数中有所不同的是矩阵相乘不是点积运算而是逐个元素计算,因此在numpy里面都有一个特定的函数来计算,它就是dot, 语法如下: numpy之线性代数函数 diag 将一个方阵的对角(或非对角)元素作为一维数组返回,或者将一个一维数转换为一个方阵,并且在非对角线上有零点 dot 矩阵点乘 trac

  • Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例

    本文实例讲述了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 简单来说,正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力.一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到.如下代码,可以得到满足一维和二维正态分布的样本. 示例1(一维正态分布): # coding=utf-8 '''

  • python numpy之np.random的随机数函数使用介绍

    np.random的随机数函数(1) 函数 说明 rand(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,浮点数, [0,1),均匀分布 randn(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,标准正态分布 randint(low[,high,shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组,范围是[low, high) seed(s) 随机数种子, s是给定的种子值 np.random.rand import numpy as np a = np.random.ran

  • python numpy 常用随机数的产生方法的实现

    numpy 中 的random模块有多个函数用于生成不同类型的随机数,常见的有 uniform.rand.random.randint.random_interges 下面介绍一下各自的用法 1.np.random.uniform的用法 np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 作用:可以生成[low,high)中的随机数,可以是单个值,也可以是一维数组,也可以是多维数组 参数介绍: low :float型,或者是数组类型的,默认为0 hig

  • Python NumPy随机抽模块介绍及方法

    目录 1. 随机数 2. 随机抽样 3. 正态分布 4. 伪随机数的深度思考 1. 随机数 np.random.random()是最常用的随机数生成函数,该函数生成的随机数随机均匀分布于[0, 1)区间.如果不提供参数,np.random.random()函数返回一个浮点型随机数.np.random.random()函数还可以接受一个整型或元组参数,用于指定返回的浮点型随机数数组的结构(shape).也有很多人习惯使用np.random.rand()函数生成随机数,其功能和np.random.r

  • Python numpy中的ndarray介绍

    目录 1. 什么是 ndarray? ndarray 概念 ndarray 内部关系 2. ndarray 内存结构 ndarray 内存结构 3. ndarray vs list ndarray 特点 list 特点 在上一期python numpy 模块中对概述介绍了numpy 模块安装.使用方法.特点等入门知识. numpy 模块是一个开源的第三方Python库,常用于科学和工程领域,是科学Python和PyData 生态系统的核心. numpy 模块易学易用的特点,基本上覆盖了初学者到先

  • 使用Python中的tkinter模块作图的方法

    python简述: Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程.Python[1]已经成为最受欢迎的程序设计语言之一.2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言.自从2004年以后,python的使用率是呈线性增长. tkinter模块介绍 tkinter模块("Tk 接口")是Python的标准Tk GUI工具包的接口.Tk和Tkinter可以

  • 对python numpy数组中冒号的使用方法详解

    python中冒号实际上有两个意思:1.默认全部选择:2. 指定范围. 下面看例子 定义数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) 输出为5x4二维数组 第一种意思,默认全部选择: 如,X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1] 就是取所有行的第1列的元素 第二种意思,指定范围,注意这里含左不含右 如,X[:, m:n]即取矩阵X的所有行中的的第m到n-1列数据,含左不含右

  • python numpy库中数组遍历的方法

    1.对于一维数组,可以有: 2. 对于二维数组:考虑可将其看作为矩阵,故可以如下书写二重遍历 这里外层循环的是二维数组A的行,内层则是列 同时c的作用:不想用肉眼直接观察得到行列数,故用A.shape方法获得(2,6)的元组,然后改变数据类型为列表,然后直接使用. 3.对于三维数组,如: 有两个二维数组,二维数组中又有三个长度为4的数组.可以这样子循环: 又len(f) = 2, len(f[0]) = 3, len(f[0][0]) = 4;故可以再一次改进代码,这里就不写了. f[0]:三维

  • Python NumPy矩阵对象详解及方法

    目录 1. 介绍 2. 创建矩阵 3. 矩阵特有属性 4. 矩阵乘法 1. 介绍 在数学上,矩阵(Matrix)是一个按照矩形阵列排列的负数或实数集合,但在NumPy中,矩阵np.matrix是数组np.ndarray的派生类.这意味着矩阵本质上是   一个数组,拥有数组的所有属性和方法:同时,矩阵又有一些不同于数组的特性和方法首先,矩阵是二维的,不能像数组一样幻化成任意维度,即使展开或切片,返回也是二维的:其次,矩阵和矩阵.矩阵和数组都可以做加减乘除运算,运算结果都是返回矩阵:最后,矩阵的乘法

  • python处理图片之PIL模块简单使用方法

    本文实例讲述了python处理图片之PIL模块简单使用方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #!/usr/bin/env python #encoding: utf-8 import Image class myimg: def __init__(self, open_file, save_file): self.img = Image.open(open_file) self.save_file = save_file def Change_Size(self, percent=10

  • python远程调用rpc模块xmlrpclib的方法

    RPC(Remote Procedure Call Protocol)是远程调用协议,它通过网络请求服务到远端服务器,服务器根据请求做出响应,将结果返回 它是一种C/S模式,客户端可以调用远程服务器上的参数(类似URL)并返回结果 利用rpc可以实现系统的分布式架构,可以将功能分解到多台服务器上进行实现,同时也将也可以将负载打散,分布到不同服务器上,整合计算资源 在openstack中就大量使用了rpc rpc多使用http传输请求,格式有xml,json等,这里是xml 模块: xmlrpcl

  • Python重新加载模块的实现方法

    importlib 模块的作用 模块,是一个一个单独的py文件 包,里面包含多个模块(py文件) 动态导入模块,这样就不用写那么多的import代码, 典型的例子: 自动同步服务,每个网站都有一个py文件.主进程里收到同步任务,根据名称来动态导入对应的py文件,这样就不用写那么多的import代码.(有点类似java的工厂方法) 但是,importlib并不能解决我在线修改py源码,再不重启进程的情况下,使修改生效. 这种情况,可以使用reload() reload方法 为防止两个模块互相导入的

  • Python实现一个带权无回置随机抽选函数的方法

    需求 有一个抽奖应用,从所有参与的用户抽出K位中奖用户(K=奖品数量),且要根据每位用户拥有的抽奖码数量作为权重. 如假设有三个用户及他们的权重是: A(1), B(1), C(2).希望抽到A的概率为25%,抽到B的概率为25%, 抽到C的概率为50%. 分析 比较直观的做法是把两个C放到列表中抽选,如[A, B, C, C], 使用Python内置的函数random.choice[A, B, C, C], 这样C抽到的概率即为50%. 这个办法的问题是权重比较大的时候,浪费内存空间. 更一般

随机推荐