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  • python产生随机数
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    2022-01-22 15:48:00

    Python产生随机数:
    一.Python自带的random库
    1.参生n–m范围内的一个随机数: random.randint(n,m)

       2.产生0到1之间的浮点数:  random.random()
    
       3.产生n---m之间的浮点数:  random.uniform(1.1,5.4)
    
       4.产生从n---m间隔为k的整数: random.randrange(n,m,k)
    
       5.从序列中随机选取一个元素:  random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0])
    
       6.在一些特殊的情况下可能对序列进行一次打乱操作: random.shuffle([1,3,5,6,7])
    
    import random
     
    # 产生 110 的一个整数型随机数
    print( random.randint(1,10) )        
    # 产生 01 之间的随机浮点数
    print( random.random() )             
    # 产生  1.15.4 之间的随机浮点数,区间可以不是整数
    print( random.uniform(1.1,5.4) )     
    # 从序列中随机选取一个元素
    print( random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) )   
    # 生成从1100的间隔为2的随机整数
    print( random.randrange(1,100,2) )   
    # 将序列a中的元素顺序打乱
    a=[1,3,5,6,7]                
    random.shuffle([1,3,5,6,7])
    print(a)
    

    二.numpy库
    1.产生N维的均匀分布的随机数: np.random.rand(d1,d2,d3,…,dn)

       2.产生n维的正态分布的随机数:   np.random.randn(d1,d2,d3,...,dn)
    
       3.产生n--m之间的k个整数:np.random.randint(n,m,k)
    
       4.产生n个0--1之间的随机数: np.random.random(10)
    
       5.从序列中选择数据: np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3])
    
       6.把序列中的数据打乱:np.random.shuffle(item)
    
    import numpy as np
     
    #产生n维的均匀分布的随机数
    print(np.random.rand(5,5,5))
     
    #产生n维的正态分布的随机数
    print(np.random.randn(5,5,5))
     
    #产生n--m之间的k个整数
    print(np.random.randint(1,50,5))
     
    #产生n个0--1之间的随机数
    print(np.random.random(10))
     
    #从序列中选择数据
    print(np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3]))
     
    #把序列中的数据打乱
    #np.random.shuffle(item) 不会参数返回值,改变的话是在原列表中修改的
    item = [2,5,7,8,9,11,3]
    np.random.shuffle(item)
    print(item)
    
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    #18.7356606526 #12.5798298022 random.randint(a, b),返回[a,b]之间的整数 print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 (20, 20) #结果永远是20 #print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。下限必须...

    这些方法位于random模块中

    random.random(),同javascript的Math.random(),返回[0.0,1)之间的浮点数

    random.uniform(a, b),返回[a,b]之间的浮点数

    print random.uniform(10, 20)

    print random.uniform(20, 10)

    #---- 结果(不同机器上的结果不一样)

    #18.7356606526

    #12.5798298022

    random.randint(a, b),返回[a,b]之间的整数

    print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20

    print random.randint(20, 20) #结果永远是20

    #print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。下限必须小于上限。

    random.randrange([start], stop[, step]),从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如:random.randrange(10, 100, 2),结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。

    random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

    random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。

    print random.choice("学习Python")

    print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])

    print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))

    random.shuffle(x[, random]),用于将一个列表中的元素打乱

    p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]

    random.shuffle(p)

    print p

    #---- 结果(不同机器上的结果可能不一样。)

    #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']

    random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。

    list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    slice = random.sample(list, 5) #从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回

    print slice

    print list #原有序列并没有改变。

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  • Python 产生随机数

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    在数据分析中,数据的获取是第一步,numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API,是学习数据分析的第一步。 总体来说,numpy.random模块...4. 生成器:种随机数种子,根据同一种子产生随机数是相同的 以下是...

     

    在数据分析中,数据的获取是第一步,numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API,是学习数据分析的第一步。
    总体来说,numpy.random模块分为四个部分,对应四种功能:
    1. 简单随机数: 产生简单的随机数据,可以是任何维度
    2. 排列:将所给对象随机排列
    3. 分布:产生指定分布的数据,如高斯分布等
    4. 生成器:种随机数种子,根据同一种子产生的随机数是相同的
    以下是详细内容以及代码实例:(以下代码默认已导入numpy:import numpy as np

    1. 生成器

    电脑产生随机数需要明白以下几点:
    (1)随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以,只要计算方法一定,随机种子一定,那么产生的随机数就不会变。
    (2)只要用户不设置随机种子,那么在默认情况下随机种子来自系统时钟(即定时/计数器的值)
    (3)随机数产生的算法与系统有关,Windows和Linux是不同的,也就是说,即便是随机种子一样,不同系统产生的随机数也不一样。
    numpy.random 设置种子的方法有:

    np.random.RandomState(42)

    2、简单随机数

                                                 

                                                          

    例:

    rng = np.random.RandomState(42) # 生成随机数时可指定一种子,目的是为了生成相同的随机数,实现代码的复现。

    X = rng.randn(100, 2)

     

    参考自:https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/53143141

     

    具体解读:

    1、np.random.rand()

    给定一个形状创建数组,并在数组中加入[0,1]之间均匀分布的随机样本。

    numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。

    2、np.random.randn()

    以给定的形状创建一个数组,数组元素符合标准正态分布N(0,1)。

    若要获得一般正态分布N(u,sigma2),可用 sigma*np.random.randn+u

    numpy.random.randn(d0,d1,...,dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的标准正态分布的float型数。

    3.numpy.random.randint()
    用法是:numpy.random.randint(low,high=None,size=None,dtype)
    生成在半开半闭区间[low,high)上离散均匀分布的整数值;若high=None,则取值区间变为[0,low)

    numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'),产生随机整数

    4.numpy.random.random_integers()
    用法是: numpy.random.random_integers(low,high=None,size=None)
    生成闭区间[low,high]上离散均匀分布的整数值;若high=None,则取值区间变为[1,low]

    此外,若要将【a,b】区间分成N等分,也可以用此函数实现

     numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None),在闭区间上产生随机整数;


    a+(b-a)*(numpy.random.random_integers(N)-1)/(N-1)

    5.numpy.random_sample()
    用法是: numpy.random.random_sample(size=None)
    以给定形状返回[0,1)之间的随机浮点数

     

    6.numpy.random.choice()
    用法是: numpy.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None)
    若a为数组,则从a中选取元素;若a为单个int类型数,则选取range(a)中的数
    replace是bool类型,为True,则选取的元素会出现重复;反之不会出现重复
    p为数组,里面存放选到每个数的可能性,即概率

    7、函数原型:  numpy.random.uniform(low,high,size)

    功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high.

    参数介绍: 
        
        low: 采样下界,float类型,默认值为0;
        high: 采样上界,float类型,默认值为1;
        size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型,例如,size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本,缺省时输出1个值

    返回值:ndarray类型,其形状和参数size中描述一致。


    参考:https://blog.csdn.net/u013920434/article/details/52507173 
     

    展开全文
  • 如果不给出将会随机给一个值且极大可能为负数 具体参考 https://www.cnblogs.com/whiteprism/p/6290814.html 3. 代码实例 导入模块 import random def FetchRandom(): '生成随机数列表并从中抓取' N1 = random....

    1. 列表排序可采用两种方法

    sorted(list) 直接改变list

    调用list的方法 list.sort

    2.

    random.randint(a,b) 生成大于等于a小于等于b的整数

    random.random() 生成一个在[0,1)区间上的实数

    random.choice(sequence) sequence泛指list、tuple、字符串等

    random.randrange(start,stop,step) step务必给出,在本次实践中,如果不给出将会随机给一个值且极大可能为负数

    具体参考 https://www.cnblogs.com/whiteprism/p/6290814.html

    3. 代码实例

    导入模块 import random

    def FetchRandom():

    '生成随机数列表并从中抓取'

    N1 = random.randint(2,100)

    N2 = random.randint(1,100)

    while N2>N1:

    N2 = random.randint(1,100)

    alist = []

    for i in range(N1):

    n = random.randint(0, 2 ^ 31 - 1)

    alist.append(n)

    blist = []

    for i in range(N2):

    blist.append(random.randrange(alist[0],alist[N1-1],1))

    #blist.append(random.choice(alist))

    print sorted(blist)

    print 'N1=',N1,' N2=',N2,' n=',n

    4. 输出效果

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