Python中的numpy.random()用法详细图解 _PythonNumPy

本文概述

简单随机数据
排列
发行版

随机数是NumPy库中存在的模块。该模块包含用于生成随机数的功能。该模块包含一些简单的随机数据生成方法, 一些排列和分布函数以及随机生成器函数。
随机模块中的所有功能如下：
简单随机数据简单随机数据具有以下功能：
1)p.random.rand(d0, d1, … , dn)
随机模块的此功能用于生成给定形状的随机数或随机数。
例：

import numpy as npa=np.random.rand(5, 2)a

输出

array([[0.74710182, 0.13306399], [0.01463718, 0.47618842], [0.98980426, 0.48390004], [0.58661785, 0.62895758], [0.38432729, 0.90384119]])

2)np.random.randn(d0, d1, … , dn)
随机模块的此功能从” 标准正态” 分布返回样本。
例：

import numpy as npa=np.random.randn(2, 2)a

输出

array([[ 1.43327469, -0.02019121], [ 1.54626422, 1.05831067]])b=np.random.randn()b-0.3080190768904835

3)np.random.randint(low [, high, size, dtype])
random模块的此功能用于生成从inclusive(低)到exclusive(高)的随机整数。
例：

import numpy as npa=np.random.randint(3, size=10)a

输出

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

4)np.random.random_integers(low [, high, size])
随机模块的此功能用于生成介于低和高之间的np.int类型的随机整数。
例：

import numpy as npa=np.random.random_integers(3)ab=type(np.random.random_integers(3))bc=np.random.random_integers(5, size=(3, 2))c

输出

2< type 'numpy.int32'> array([[1, 1], [2, 5], [1, 3]])

5)np.random.random_sample([size])
随机模块的此功能用于在半开间隔[0.0, 1.0)中生成随机浮点数。
例：

import numpy as npa=np.random.random_sample()ab=type(np.random.random_sample())bc=np.random.random_sample((5, ))c

输出

0.09250360565571492< type 'float'> array([0.34665418, 0.47027209, 0.75944969, 0.37991244, 0.14159746])

6)np.random.random([size])
随机模块的此功能用于在半开间隔[0.0, 1.0)中生成随机浮点数。
例：

import numpy as npa=np.random.random()ab=type(np.random.random())bc=np.random.random((5, ))c

输出

0.008786953974334155< type 'float'> array([0.05530122, 0.59133394, 0.17258794, 0.6912388 , 0.33412534])

7)np.random.ranf([size])
随机模块的此功能用于在半开间隔[0.0, 1.0)中生成随机浮点数。
例：

import numpy as npa=np.random.ranf()ab=type(np.random.ranf())bc=np.random.ranf((5, ))c

输出

0.2907792098474542< type 'float'> array([0.34084881, 0.07268237, 0.38161256, 0.46494681, 0.88071377])

8)np.random.sample([size])
随机模块的此功能用于在半开间隔[0.0, 1.0)中生成随机浮点数。
例：

import numpy as npa=np.random.sample()ab=type(np.random.sample())bc=np.random.sample((5, ))c

输出

0.012298209913766511< type 'float'> array([0.71878544, 0.11486169, 0.38189074, 0.14303308, 0.07217287])

9)np.random.choice(a [, size, replace, p])
随机模块的此功能用于从给定的一维数组生成随机样本。
例：

import numpy as npa=np.random.choice(5, 3)ab=np.random.choice(5, 3, p=[0.2, 0.1, 0.4, 0.2, 0.1])b

输出

array([0, 3, 4])array([2, 2, 2], dtype=int64)

10)np.random.bytes(长度)
随机模块的此功能用于生成随机字节。
例：

import numpy as npa=np.random.bytes(7)a

输出

'nQ\x08\x83\xf9\xde\x8a'

排列有以下排列功能：
1)np.random.shuffle()
此功能用于通过改组其内容就地修改序列。
例：

import numpy as npa=np.arange(12)anp.random.shuffle(a)a

输出

array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])array([10, 3, 2, 4, 5, 8, 0, 9, 1, 11, 7, 6])

2)np.random.permutation()
此函数随机置换序列或返回置换范围。
例：

import numpy as npa=np.random.permutation(12)a

输出

array([ 8, 7, 3, 11, 6, 0, 9, 10, 2, 5, 4, 1])

发行版有以下排列功能：
1)beta(a, b [, size])
此功能用于从Beta分布中抽取样本。
例：

def setup(self):self.dist = dist.betaself.cargs = []self.ckwd = dict(alpha=2, beta=3)self.np_rand_fxn = numpy.random.betaself.np_args = [2, 3]self.np_kwds = dict()

2)二项式(n, p [, size])
此函数用于从二项分布中抽取样本。
例：

import numpy as npn, p = 10, .6s1= np.random.binomial(n, p, 10)s1

输出

array([6, 7, 7, 9, 3, 7, 8, 6, 6, 4])

3)chisquare(df [, size])
此函数用于从二项分布中抽取样本。
例：

import numpy as npnp.random.chisquare(2, 4)sum(np.random.binomial(9, 0.1, 20000) == 0)/20000.

输出

array([6, 7, 7, 9, 3, 7, 8, 6, 6, 4])

4)dirichlet(alpha [, size])
此函数用于从Dirichlet分布中抽取样本。
例：

Import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts1 = np.random.dirichlet((10, 5, 3), 20).transpose()plt.barh(range(20), s1[0])plt.barh(range(20), s1[1], left=s1[0], color='g')plt.barh(range(20), s1[2], left=s1[0]+s1[1], color='r')plt.title("Lengths of Strings")plt.show()

输出

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5)指数([scale, size])
此函数用于从指数分布中提取样本。
例：

def __init__(self, sourceid, targetid):self.__type = 'Transaction'self.id = uuid4()self.source = sourceidself.target = targetidself.date = self._datetime.date(start=2015, end=2019)self.time = self._datetime.time()if random() < 0.05:self.amount = self._numbers.between(100000, 1000000)self.amount = npr.exponential(10)if random() < 0.15:self.currency = self._business.currency_iso_code()else:self.currency = None

6)f(dfnum, dfden [, size])
此函数用于从F分布中抽取样本。
例：

import numpy as npdfno= 1.dfden = 48.s1 = np.random.f(dfno, dfden, 10)np.sort(s1)

输出

array([0.00264041, 0.04725478, 0.07140803, 0.19526217, 0.23979, 0.24023478, 0.63141254, 0.95316446, 1.40281789, 1.68327507])

7)gamma(shape [, scale, size])
此函数用于从Gamma分布中提取样本
例：

import numpy as npshape, scale = 2., 2.s1 = np.random.gamma(shape, scale, 1000)import matplotlib.pyplot as pltimport scipy.special as spsscount, bins, ignored = plt.hist(s1, 50, density=True)a = bins**(shape-1)*(np.exp(-bins/scale) /(spss.gamma(shape)*scale**shape))plt.plot(bins, a, linewidth=2, color='r')plt.show()

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8)geometric(p [, size])
此功能用于从几何分布中提取样本。
例：

import numpy as npa = np.random.geometric(p=0.35, size=10000)(a == 1).sum() / 1000

输出

3.

9)gumbel([位置, 比例, 大小])
此功能用于从Gumble分布中提取样本。
例：

import numpy as nplov, scale = 0, 0.2s1 = np.random.gumbel(loc, scale, 1000)import matplotlib.pyplot as pltcount, bins, ignored = plt.hist(s1, 30, density=True)plt.plot(bins, (1/beta)*np.exp(-(bins - loc)/beta)* np.exp( -np.exp( -(bins - loc) /beta) ), linewidth=2, color='r')plt.show()

输出

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10)超几何(ngood, nbad, nsample [, size])
此功能用于从超几何分布中提取样本。
例：

import numpy as npgood, bad, samp = 100, 2, 10s1 = np.random.hypergeometric(good, bad, samp, 1000)plt.hist(s1)plt.show()

输出

(array([ 13., 0., 0., 0., 0., 163., 0., 0., 0., 824.]), array([ 8. , 8.2, 8.4, 8.6, 8.8, 9. , 9.2, 9.4, 9.6, 9.8, 10. ]), < a list of 10 Patch objects> )

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11)laplace([位置, 比例, 大小])
此功能用于从Laplace或具有指定位置和比例的双指数分布中抽取样本。
例：

import numpy as nplocation, scale = 0., 2.s = np.random.laplace(location, scale, 10)s

输出

array([-2.77127948, -1.46401453, -0.03723516, -1.61223942, 2.29590691, 1.74297722, 1.49438411, 0.30325513, -0.15948891, -4.99669747])

12)后勤([位置, 比例, 大小])
此功能用于从逻辑分布中抽取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltlocation, scale = 10, 1s1 = np.random.logistic(location, scale, 10000)count, bins, ignored = plt.hist(s1, bins=50)countbinsignoredplt.show()

输出

array([1.000e+00, 1.000e+00, 1.000e+00, 0.000e+00, 1.000e+00, 1.000e+00, 1.000e+00, 5.000e+00, 7.000e+00, 1.100e+01, 1.800e+01, 3.500e+01, 5.300e+01, 6.700e+01, 1.150e+02, 1.780e+02, 2.300e+02, 3.680e+02, 4.910e+02, 6.400e+02, 8.250e+02, 9.100e+02, 9.750e+02, 1.039e+03, 9.280e+02, 8.040e+02, 6.530e+02, 5.240e+02, 3.380e+02, 2.470e+02, 1.650e+02, 1.150e+02, 8.500e+01, 6.400e+01, 3.300e+01, 1.600e+01, 2.400e+01, 1.400e+01, 4.000e+00, 5.000e+00, 2.000e+00, 2.000e+00, 1.000e+00, 1.000e+00, 0.000e+00, 1.000e+00, 0.000e+00, 0.000e+00, 0.000e+00, 1.000e+00])array([ 0.50643911, 0.91891814, 1.33139717, 1.7438762 , 2.15635523, 2.56883427, 2.9813133 , 3.39379233, 3.80627136, 4.2187504 , 4.63122943, 5.04370846, 5.45618749, 5.86866652, 6.28114556, 6.69362459, 7.10610362, 7.51858265, 7.93106169, 8.34354072, 8.75601975, 9.16849878, 9.58097781, 9.99345685, 10.40593588, 10.81841491, 11.23089394, 11.64337298, 12.05585201, 12.46833104, 12.88081007, 13.2932891 , 13.70576814, 14.11824717, 14.5307262 , 14.94320523, 15.35568427, 15.7681633 , 16.18064233, 16.59312136, 17.00560039, 17.41807943, 17.83055846, 18.24303749, 18.65551652, 19.06799556, 19.48047459, 19.89295362, 20.30543265, 20.71791168, 21.13039072])< a list of 50 Patch objects>

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13)对数正态([均值, sigma, 大小])
此函数用于从对数正态分布中抽取样本。
例：

import numpy as npmu, sigma = 2., 1.s1 = np.random.lognormal(mu, sigma, 1000)import matplotlib.pyplot as pltcount, bins, ignored = plt.hist(s1, 100, density=True, align='mid')a = np.linspace(min(bins), max(bins), 10000)pdf = (np.exp(-(np.log(a) - mu)**2 / (2 * sigma**2))/ (a * sigma * np.sqrt(2 * np.pi)))plt.plot(a, pdf, linewidth=2, color='r')plt.axis('tight')plt.show()

输出

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14)logseries(p [, size])
此函数用于从对数分布中提取样本。
例：

import numpy as npx = .6s1 = np.random.logseries(x, 10000)count, bins, ignored = plt.hist(s1)def logseries(k, p):return -p**k/(k*log(1-p))plt.plot(bins, logseries(bins, x)*count.max()/logseries(bins, a).max(), 'r')plt.show()

输出

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15)多项式(n, pvals [, size])
此函数用于从多项分布中提取样本。
例：

import numpy as npnp.random.multinomial(20, [1/6.]*6, size=1)

输出

array([[4, 2, 5, 5, 3, 1]])

16)multivariate_normal(平均值, cov [, 大小, … )
此函数用于从多元正态分布中提取样本。
例：

import numpy as npmean = (1, 2)coveriance = [[1, 0], [0, 100]] import matplotlib.pyplot as plta, b = np.random.multivariate_normal(mean, coveriance, 5000).Tplt.plot(a, b, 'x')plt.axis('equal'023030)plt.show()

输出

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17)negative_binomial(n, p [, size])
此函数用于从负二项分布中抽取样本。
例：

import numpy as nps1 = np.random.negative_binomial(1, 0.1, 100000)for i in range(1, 11):probability = sum(s1< i) / 100000.print i, "wells drilled, probability of one success =", probability

输出

1 wells drilled, probability of one success = 02 wells drilled, probability of one success = 03 wells drilled, probability of one success = 04 wells drilled, probability of one success = 05 wells drilled, probability of one success = 06 wells drilled, probability of one success = 07 wells drilled, probability of one success = 08 wells drilled, probability of one success = 09 wells drilled, probability of one success = 010 wells drilled, probability of one success = 0

18)noncentral_chisquare(df, nonc [, size])
此函数用于从非中心卡方分布中抽取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltval = plt.hist(np.random.noncentral_chisquare(3, 25, 100000), bins=200, normed=True)plt.show()

输出

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19)正常([位置, 比例, 大小])
此功能用于从正态分布中提取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltmu, sigma = 0, 0.2 # mean and standard deviations1 = np.random.normal(mu, sigma, 1000)abs(mu - np.mean(s1)) < 0.01abs(sigma - np.std(s1, ddof=1)) < 0.01count, bins, ignored = plt.hist(s1, 30, density=True)plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ), linewidth=2, color='r')plt.show()

输出

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20)pareto(a [, size])
此功能用于从Lomax或Pareto II中提取具有指定形状的样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltb, m1 = 3., 2.# shape and modes1 = (np.random.pareto(b, 1000) + 1) * m1count, bins, _ = plt.hist(s1, 100, density=True)fit = b*m**b / bins**(b+1)plt.plot(bins, max(count)*fit/max(fit), linewidth=2, color='r')plt.show()

输出

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21)power(a [, size])
此函数用于从指数为a-1的幂分布中提取[0, 1]中的样本。
例：

import numpy as npx = 5. # shapesamples = 1000s1 = np.random.power(x, samples)import matplotlib.pyplot as pltcount, bins, ignored = plt.hist(s1, bins=30)a = np.linspace(0, 1, 100)b = x*a**(x-1.)density_b = samples*np.diff(bins)[0]*bplt.plot(a, density_b)plt.show()

输出

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22)瑞利([scale, size])
此函数用于从瑞利分布中提取样本。
例：

val = hist(np.random.rayleigh(3, 100000), bins=200, density=True)meanval = 1modeval = np.sqrt(2 / np.pi) * meanvals1 = np.random.rayleigh(modeval, 1000000)100.*sum(s1> 3)/1000000.

输出

0.087300000000000003

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23)standard_cauchy([size])
此功能用于从模式= 0的标准柯西分布中提取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts1 = np.random.standard_cauchy(1000000)s1 = s1[(s1> -25) & (s1< 25)]# truncate distribution so it plots wellplt.hist(s1, bins=100)plt.show()

输出

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24)standard_exponential([size])
此函数用于从标准指数分布中抽取样本。
例：

import numpy as npn = np.random.standard_exponential((2, 7000))

输出

array([[0.53857931, 0.181262, 0.20478701, ..., 3.66232881, 1.83882709, 1.77963295], [0.65163973, 1.40001955, 0.7525986 , ..., 0.76516523, 0.8400617 , 0.88551011]])

25)standard_gamma([size])
此功能用于从标准Gamma分布中提取样本。
例：

import numpy as npshape, scale = 2., 1.s1 = np.random.standard_gamma(shape, 1000000)import matplotlib.pyplot as pltimport scipy.special as spscount1, bins1, ignored1 = plt.hist(s, 50, density=True)y = bins1**(shape-1) * ((np.exp(-bins1/scale))/ (sps.gamma(shape) * scale**shape))plt.plot(bins1, y, linewidth=2, color='r')plt.show()

输出

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26)standard_normal([size])
此功能用于从标准正态分布中提取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts1= np.random.standard_normal(8000)s1q = np.random.standard_normal(size=(3, 4, 2))q

输出

array([-3.14907597, 0.95366265, -1.20100026, ..., 3.47180222, 0.9608679 , 0.0774319 ])array([[[ 1.55635461, -1.29541713], [-1.50534663, -0.02829194], [ 1.03949348, -0.26128132], [ 1.51921798, 0.82136178]], [[-0.4011052 , -0.52458858], [-1.31803814, 0.37415379], [-0.67077365, 0.97447018], [-0.20212115, 0.67840888]], [[ 1.86183474, 0.19946562], [-0.07376021, 0.84599701], [-0.84341386, 0.32081667], [-3.32016062, -1.19029818]]])

27)standard_t(df [, size])
此功能用于从标准学生分布中以df自由度抽取样本。
例：

intake = np.array([5260., 5470, 5640, 6180, 6390, 6515, 6805, 7515, 8230, 8770])s1 = np.random.standard_t(10, size=100000)np.mean(intake)intake.std(ddof=1)t = (np.mean(intake)-7725)/(intake.std(ddof=1)/np.sqrt(len(intake)))h = plt.hist(s1, bins=100, density=True)np.sum(s1< t) / float(len(s1))plt.show()

输出

6677.51174.11018316945980.00864

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28)三角形(左, 模式, 右[, 大小])
此函数用于从间隔内的三角形分布中抽取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plth = plt.hist(np.random.triangular(-4, 0, 8, 1000000), bins=300, density=True)plt.show()

输出

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29)统一([低, 高, 大小])
此功能用于从均匀分布中抽取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts1 = np.random.uniform(-1, 0, 1000)np.all(s1 > = -1)np.all(s1 < 0)count, bins, ignored = plt.hist(s1, 15, density=True)plt.plot(bins, np.ones_like(bins), linewidth=2, color='r')plt.show()

输出

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30)vonmises(m1, m2 [, size])
此函数用于从von Mises分布中抽取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltm1, m2 = 0.0, 4.0s1 = np.random.vonmises(m1, m2, 1000)from scipy.special import i0plt.hist(s1, 50, density=True)x = np.linspace(-np.pi, np.pi, num=51)y = np.exp(m2*np.cos(x-m1))/(2*np.pi*i0(m2))plt.plot(x, y, linewidth=2, color='r')plt.show()

输出

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31)wald(平均值, 比例尺[, 大小])
此函数用于从Wald或高斯逆分布中抽取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plth = plt.hist(np.random.wald(3, 3, 100000), bins=250, density=True)plt.show()

输出

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32)weibull(a [, size])
此函数用于从Weibull分布中抽取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import specialx=2.0s=np.random.weibull(x, 1000)a = np.arange(1, 100.)/50.def weib(x, n, a):return (a/n)*(x/n)**np.exp(-(x/n)**a)count, bins, ignored = plt.hist(np.random.weibull(5., 1000))a= np.arange(1, 100.)/50.scale = count.max()/weib(x, 1., 5.).max()scale = count.max()/weib(a, 1., 5.).max()plt.plot(x, weib(x, 1., 5.)*scale)plt.show()

输出

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33)zipf(a [, size])
此函数用于从Zipf分布中抽取样本。
例：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import specialx=2.0s=np.random.zipf(x, 1000)count, bins, ignored = plt.hist(s[s< 50], 50, density=True)a = np.arange(1., 50.)b= a**(-x) / special.zetac(x)plt.plot(a, b/max(b), linewidth=2, color='r')plt.show()

【Python中的numpy.random()用法详细图解】输出