python:numpy.random模块生成随机数
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
简介 所谓生成随机数,即按照某种概率分布,从给定的区间内随机选取一个数。常用的分布有:均匀分布(uniform distribution),正态分布(normal distribution),泊松分布(poisson distribution)等。 python中的numpy.random模块提供了常用的随机数生成方法,下面简要总结。 按均匀分布生成随机数 rand 功能 按照均匀分布,在[0,1)内生成随机数。 接口 Docstring: rand(d0, d1, ..., dn) Random values in a given shape. Create an array of the 在Python的科学计算库NumPy中,`numpy.random`模块是一个非常重要的部分,它提供了大量用于生成各种概率分布的随机数的功能。这个模块使得开发者能够方便地模拟随机现象,进行统计分析,或者在机器学习和数据科学项目中构建随机模型。 ### 1. 均匀分布(Uniform Distribution) 均匀分布是最基础的随机数分布之一,它表示在某个区间内所有数值出现的概率是相等的。在`numpy.random`模块中,生成均匀分布随机数的主要函数是`rand()`。`rand()`函数接受任意数量的整数参数,用来定义生成数组的形状。例如: - `np.random.rand()`:返回一个0到1之间的浮点数。 - `np.random.rand(5)`:返回一个包含5个0到1之间浮点数的一维数组。 - `np.random.rand(2,5)`:返回一个2行5列的二维数组,其中每个元素都在0到1之间。 ### 2. 验证均匀分布 为了确认生成的随机数确实遵循均匀分布,我们可以绘制直方图。直方图将数据分为多个区间(bins),并计算每个区间内的数据点数量。如果数据是均匀分布的,那么在给定的区间[0, 1)内,每个小间隔内应该有大致相同数量的点。使用`matplotlib`库的`hist()`函数可以实现这一点: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 生成10000个0到1之间的随机数 x = np.random.rand(10000) # 绘制直方图,设置20个bin,density=True表示归一化 plt.hist(x, bins=20, density=True) # 显示图形 plt.show() ``` 直方图的每个柱子高度代表概率密度,对于均匀分布,应近似为常数1。 ### 3. 其他随机数生成函数 除了`rand()`,`numpy.random`模块还提供其他函数来生成不同概率分布的随机数: - **正态分布(Normal Distribution)**:`np.random.randn()`生成标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数;`np.random.normal(loc, scale, size)`可以指定均值和标准差。 - **泊松分布(Poisson Distribution)**:`np.random.poisson(lam, size)`生成泊松分布的随机数,`lam`是期望值。 - **二项分布(Binomial Distribution)**:`np.random.binomial(n, p, size)`生成二项分布的随机数,`n`是试验次数,`p`是每次试验成功的概率。 - **指数分布(Exponential Distribution)**:`np.random.exponential(scale, size)`生成指数分布的随机数,`scale`是尺度参数,与平均值成反比。 ### 4. 使用随机数种子 为了确保重复实验的可复现性,可以设置随机数生成器的种子。`numpy.random.seed(seed)`函数接受一个整数种子,设置后,相同的种子会产生相同的随机数序列。 ### 5. 更多高级功能 `numpy.random`模块还包括更复杂的随机数生成功能,如多维数组、离散分布、随机整数生成等。此外,`Generator`类提供了更多的控制,比如自定义随机数生成算法。 总结,`numpy.random`模块是Python中处理随机数的强大工具,无论是在学术研究还是实际应用中,都能满足对随机数的各种需求。通过理解这些基本函数和分布,可以轻松地在Python环境中生成符合特定概率分布的随机数据。
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![avatar-default](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/lazyLogo2.1882d7f4.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
- 粉丝: 5
- 资源: 916
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
最新资源
![feedback](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![feedback-tip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)