np.random的几种方法

    numpy.random
DESCRIPTION
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    Random Number Generation
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    Utility functions
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    random_sample        Uniformly distributed floats over ``[0, 1)``.
    random               Alias for `random_sample`.
    bytes                Uniformly distributed random bytes.
    random_integers      Uniformly distributed integers in a given range.
    permutation          Randomly permute a sequence / generate a random sequence.
    shuffle              Randomly permute a sequence in place.
    seed                 Seed the random number generator.
    choice               Random sample from 1-D array.
    
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    Compatibility functions
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    rand                 Uniformly distributed values.
    randn                Normally distributed values.
    ranf                 Uniformly distributed floating point numbers.
    randint              Uniformly distributed integers in a given range.
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解释:

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None):生成一个整数或一个N维整数数组,取值范围:若high不为None,则取[low,high]之间随机整数,否则取[1,low]之间随机整数。

  • numpy.random.random_sample(size=None):生成一个[0,1)之间随机浮点数或N维浮点数组。

  • numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从序列a中获取元素,若a为整数,元素取值为np.arange(a)中随机数;若a为数组,取值为a数组元素中随机元素。replace=False表示不能重复,replace=True可以重复。p为与a长度相同的数组,可以决定a中每个元素随机出现的概率。p.sum()=1

  • numpy.random.shuffle(x):对X进行重排序,如果X为多维数组,只沿第一条轴洗牌,输出为None,改变原来的X

  • numpy.random.permutation(x):与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同。输出为X洗牌后的新数组,原来的X不变。

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