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    2021-05-13 09:59:23
    labview对随机数组进行排序
  • numpy的随机数组

    2020-12-04 20:47:14
    1.numpy.random.rand()创建指定大小的随机数组,取值范围[0,1)importnumpy as np#创建2行2列取值范围为[0,1)的数组arr = np.random.rand(2,2)或importnumpy as np#创建一维数组,元素个数为10,取值范围为[0,1)arr1 ...

    1.numpy.random.rand()

    创建指定大小的随机数组,取值范围[0,1)

    importnumpy as np#创建2行2列取值范围为[0,1)的数组

    arr = np.random.rand(2,2)

    importnumpy as np#创建一维数组,元素个数为10,取值范围为[0,1)

    arr1 = np.random.rand(10)

    2.numpy.random.randn()

    创建指定大小的数组,取值范围为标准正态分布

    #创建2行3列,取值范围为标准正态分布的数组

    arr2 = np.random.randn(2,3)

    3.numpy.random.randint()

    创建指定大小的数组,数组数值随机取于[low,high)之间。high为空时则取[0,low)。需要用到size属性指定数组大小。

    arr3 = np.random.randint(1,20,size=(2,2,3))

    4.numpy.random.choice()

    numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

    a:指定的一维数组或者整数。如果是整数,则该方法等同于np.arange(a)

    size:数组大小

    replace:生成的数组中元素是否可以重复。默认为True,即可以重复

    p:一维数组中每个元素出现的概率

    5.numpy.random.shuffle()

    将数组中的元素打乱。

    arr4 = np.random.shuffle(arr1)

    6.numpy.random.seed()

    生成随机数种子

    #生成一个随机数种子为seed1,参数可自己随意设定

    np.random.seed(seed1)

    它的作用是让下一次生成的随机数组与随机数种子关联,如果随机数组关联的随机数种子是一样的,且数组大小一样,则随机数组也是一样的。关联的做法就是在之前加上np.random.seed(seed1)。

    简单地理解就是:在关联同一个随机数种子的前提下,第一次生成的数组其元素大小是随机的(当然是在指定的大小范围内),其后生成的随机数组与第一次生成的数组的位置重叠部分,其元素是相同的,如果有扩展,则按随机原则生成。其本质是在随机前提下消除一定地随机性。

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  • 大部分程序和语言中的随机数,其实都只是伪随机。是由可确定的函数(常用线性同余),通过一个种子(常用时钟)产生的。直观来想,计算机就是一种确定的、可预测的的...今天我们就来介绍一下如何在python生成随机数组。...

    大部分程序和语言中的随机数,其实都只是伪随机。是由可确定的函数(常用线性同余),通过一个种子(常用时钟)产生的。直观来想,计算机就是一种确定的、可预测的的设备:一行行的代码是固定的,一步步的算法是固定的,一个个与非门是固定的。通过这些固定的东西自身产生真随机,当然不可能。程序和算法本身不能产生真随机,但是我们想办法可以迂回产生统计意义上的真随机。今天我们就来介绍一下如何在python生成随机数组。

    方法:在python中,调用随机数模块的操作为import random。所以使用random.ranident,构造一个列表即可。

    代码:import random

    def random_list(start,stop,length):

    if length>=0:

    length=int(length)

    start, stop = (int(start), int(stop)) if start <= stop else (int(stop), int(start))

    random_list = []

    for i in range(length):

    random_list.append(random.randint(start, stop))

    return random_list

    如果知道了种子,或者已经产生的随机数,都可能获得接下来随机数序列的信息(可预测性)。我们使用random模块来操作正是使用了迂回手法来获取随机数组。更多学习推荐:python学习网。

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  • 众所周知,数组是一切数字的进阶版,随机数我们是了解了,可数组才是根本,下面小编就带大家看看随机数组的定义实现。例:随机生成10个数子,并放入一个数组,用消息框显示数组内容,再计算里数组元素的和,最后把...

    众所周知,数组是一切数字的进阶版,随机数我们是了解了,可数组才是根本,下面小编就带大家看看随机数组的定义实现。

    例:随机生成10个数子,并放入一个数组,用消息框显示数组内容,再计算里数组元素的和,最后把结果也显示在消息框中。

    代码:import java.util.*;

    import javax.swing.*;

    public class SumRandom

    {

    public static void main(String[] args)

    {

    // TODO Auto-generated method stub

    long num[] = new long[10]; // 声明数组类型与大小;

    String result = ""; // 存放数组内容输出结果,初值为空串

    long sum = 0; // 和

    Random in = new Random(System.currentTimeMillis()); // 创建Random类的对象引用in

    for (int i = 0; i 

    {

    // 求和并且保存输出结果到result

    num[i] = in .nextLong(); // 给数组元素分配随机数

    sum += num[i]; // 求和

    result += "num[" + i + "] = " + num[i] + "\n"; // 存放数组内容输出结果

    }

    JOptionPane.showMessageDialog(null, result + "sum = " + sum, "随机数数组输出及求和", JOptionPane.CLOSED_OPTION);

    // 创建消息框进行结果输出

    }

    }

    结果:

    dde51593b5a331d9141260fe73c74985.png

    以上就是本文的所有相关内容,如果还有其他不懂的随机数常见问题的话就来奇Q工具网寻找答案吧。

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  • python基础 - 生成随机数组

    千次阅读 2020-06-14 22:51:22
    python的random模块中有一些生成随机数字的方法,例如random.randint, random.random, random.uniform, random.randrange,这些函数大同小异,均是在返回指定范围内的一个整数或浮点数,下边简单解释一下这几个函数...

    一、random模块

    python的random模块中有一些生成随机数字的方法,例如random.randint, random.random, random.uniform, random.randrange,这些函数大同小异,均是在返回指定范围内的一个整数或浮点数,下边简单解释一下这几个函数。

    from random import random
    from random import randint
    from random import uniform
    from random import randrange

    1、random.randint(low, hight) 

    参数:两个参数,必须是整数(或者小数位是0的浮点数),并且第一个参数必须不大于第二个参数。

    返回:一个位于[low,hight]之间的整数。

    print(random.randint(1, 10))      # 1
    print(random.randint(1.0, 10.0))  # 10

    2、random.random() 

    参数:无

    返回:一个[0.0, 1.0)之间的浮点数

    print(random.random())            # 0.6033317596268343

    3、random.uniform(val1, val2)  

    参数:a, b

    返回:两个数字区间的一个浮点数,[a, b) or [a, b] ,不要求val1小于等于val2

    print(random.uniform(9.9, 2))     # 7.473451854502931

    4、random.randrange(start, stop, step)

    参数:以start开始,stop结束,step为步长

    返回:列表中的随机整数,同样,三个参数均为整数(或者小数位为0),若start大于stop时 ,setp必须为负数.step不能是0.

    print(random.randrange(1, 100, 2))     # 返回[1,100]之间的奇数
    print(random.ranrange(100, 1, -2))     # 返回[100,1]之间的偶数

    5、random.choice(seq)  

    返回seq序列中的任意一个元素。

    seq = [1, 3, 5, 7, 9]
    print([random.choice(seq) for _ in range(10)])  # [7, 9, 1, 7, 1, 1, 5, 9, 3, 5]

    6、random.shuffle(seq)

    类似洗牌,打乱顺序。

    print(random.shuffle(seq))  # None
    print(seq)  # [7, 5, 3, 9, 1]

    7、random.sample(seq,n) 

    从序列中取n个随机的元素。

    print(random.sample(seq, 4))  # [7, 3, 1, 9]

    7、生成随机数组

    (1)random.randint包装成随机数组函数

    (2)用random_int_list函数来生成一个随机数组

    def random_int_list(start, stop, length):
        start, stop = (int(start), int(stop)) if start <= stop else (int(stop), int(start))
        length = int(abs(length)) if length else 0
        return [random.randint(start, stop) for _ in range(length)]
    
    
    print(random_int_list(1, 100, 10))  # [2, 76, 29, 18, 23, 30, 7, 54, 3, 50]

    二、使用numpy.random模块

    1、np.random.rand() 

    生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数:

    • 当没有参数时,返回一个随机浮点数;
    • 当有一个参数时,返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组。

    参数建议是整数型,因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。

    import numpy as np
    print(type(np.random.rand(10)))  # <class 'numpy.ndarray'>
    print(np.random.rand(10))        
    # [0.53024223 0.94762199 0.46473904 0.90486894 0.67282802 0.76911074 0.87628994 0.76377193 0.74619824 0.82050551]

    该函数还可以用于生成多维数组:

    print(np.random.rand(2, 4))  # 生成2行4列矩阵
    # [[0.3499704  0.32819639 0.87229577 0.17463467] [0.62080204 0.1809523  0.20208164 0.65036285]]

    2、np.random.randn

    生成一个标准正态分布样本。

    print(np.random.randn(10))
    # [ 0.76265712  0.10098226 -0.20581081  0.74839501 -0.27727696 -0.96841736 1.55343188  0.09188352  0.54306779 -0.21720579]

    3、np.random.randint(low[, high, size])

    返回随机的整数,位于半开区间 [low, high)。

    print(np.random.randint(10, size=10))  # [4 4 8 7 2 7 5 5 8 0]

    4、random_integers(low[, high, size])

    返回随机的整数,位于闭区间 [low, high]。

    print(np.random.random_integers(10, size=10))  # [7 2 2 7 4 1 6 9 3 9]

    5、np.random.shuffle(x)

    类似洗牌,打乱顺序。

    arr = np.arange(10)
    print(np.random.shuffle(arr))  # None
    print(arr)  # [5 7 8 0 3 4 6 9 1 2]

    6、np.random.permutation(x)

    参数:x 是 int or array_like

    返回一个随机排列。

    (1)If `x` is an integer, randomly permute ``np.arange(x)``.

    print(np.random.permutation(10))  # [0 4 9 6 1 8 5 7 3 2]

    (2)If `x` is an array, make a copy and shuffle the elements randomly.

    print(np.random.permutation([0, 4, 9, 6, 1, 8, 5, 7, 3, 2]))  # [8 2 9 7 4 0 1 6 3 5]
    
    arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
    print(arr)  # [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]]
    print(np.random.permutation(arr))  # [[6 7 8] [0 1 2] [3 4 5]]  只打乱行序

    参考链接:https://blog.csdn.net/healthy_coder/article/details/50502643

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