random模块用于生成随机数
导入模块
import numpy as np
- numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。
#无参
np.random.rand() #生成[0,1)之间随机浮点数
--->0.28785415859508834
type(np.random.rand())
--->float
-----------------------------------------------------------------------------------------
#d0,d1....表示传入的数组形状
#一个参数
np.random.rand(1)
--->array([ 0.44280931])
type(np.random.rand(1))
--->numpy.ndarray
np.random.rand(5) #生成一个形状为5的一维数组
--->array([ 0.43213463, 0.85285142, 0.08499355, 0.87295401, 0.19155521])
-----------------------------------------------------------------------------------------
#两个参数
np.random.rand(2,3) #生成2x3的二维数组
--->
array([[ 0.44829054, 0.89428577, 0.63184826],
[ 0.76674007, 0.18392758, 0.15162414]])
#np.random.rand((2,3)) #报错,参数必须是整数,不能是元组
- numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：正态分布的随机样本数。
#无参
np.random.randn() #生成正态分布的随机样本数
--->-1.6928650138710988
-----------------------------------------------------------------------------------------
#d0,d1....表示传入的数组形状
#一个参数
np.random.randn(1)
--->[ 0.51510268]
np.random.randn(5)
--->[ 0.39322331 1.78312617 -2.02687553 0.36149408 -1.7178582 ]
-----------------------------------------------------------------------------------------
#两个参数
np.random.rand(2,3) #生成2x3的二维数组
--->
[[ 0.82735212 0.20652687 -0.71913796]
[ 0.50752725 0.77316161 1.53862769]]
- numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一个整数或N维整数数组，取数范围：若high不为None时，取[low,high)之间随机整数，否则取值[0,low)之间随机整数。
#一个参数
np.random.randint(2) #生成一个[0,2)之间随机整数
--->1
np.random.randint(2,size=5)
--->[1 0 1 1 1]
np.random.randint(2,size=(2,3)) #生成一个2x3整数数组,取数范围：[0,2)随机整数
--->[[1 1 0]
[1 0 1]]
-----------------------------------------------------------------------------------------
#两个参数
np.random.randint(2,6) #生成一个[2,6)之间随机整数
--->5
np.random.randint(2,6,size=5)
--->[3 2 4 4 2]
- numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从序列中获取元素，若a为整数，元素取值为np.range(a)中随机数；若a为数组，取值为a数组元素中随机元素。
# a是整数
np.random.choice(2) #生成一个range(2)中的随机数
--->0
np.random.choice(2,2) #生成一个shape=2一维数组
--->[1 0]
np.random.choice(5,(2,3)) #生成一个2x3数组
--->
[[0 3 2]
[3 0 4]]
-----------------------------------------------------------------------------------------
# a是数组
#生成一个np.array(['a','b','c','f']中随机元素
np.random.choice(np.array(['a','b','c','f']))
--->c
np.random.choice(np.array(['a','b','c','f']),(2,3)) #生成2x3数组
--->
[['b' 'b' 'c']
['f' 'f' 'a']]
-----------------------------------------------------------------------------------------
# p参数：可以理解成a中元素出现的概率，p的长度和a的长度必须相同，且p中元素之和为1，否则报错
np.random.choice(5,p=[0,0,0,0,1]) #生成的始终是4
--->4
#生成shape=3的一维数组，元素取值为1或2的随机数
np.random.choice(5,3,p=[0,0.5,0.5,0,0])
--->[1 2 1]
- Randomly permute a sequence, or return a permuted range
#生成一个不重复的随机整数，顺序随机
np.random.permutation(10)
--->array([1, 8, 6, 3, 5, 7, 9, 4, 0, 2])
#打乱已有队列
np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15])
--->array([15, 1, 9, 4, 12])
- numpy.random.seed()
# 控制随机数生成
num=0
while(num<5):
np.random.seed(5)
print(np.random.random())
num+=1
--->
0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948
----------------------------------对比----------------------------------
num=0
np.random.seed(5)
while(num<5):
print(np.random.random())
num+=1
--->
0.22199317108973948
0.8707323061773764
0.20671915533942642
0.9186109079379216
0.48841118879482914
转载来源：Numpy之random学习
