numpy常用统计分析函数（Numpy之random函数使用学习）

numpy常用统计分析函数

Numpy之random函数使用学习

random模块用于生成随机数，下面看看模块中一些常用函数的用法：

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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.rand(d0, d1, ..., dn) import numpy as np #无参 np.random.rand()#生成生成[0,1)之间随机浮点数 type(np.random.rand())#float #d0,d1....表示传入的数组形状 #一个参数 np.random.rand(1)#array([ 0.44280931]) type(np.random.rand(1))#numpy.ndarray np.random.rand(5)#生成一个形状为5的一维数组 #两个参数 np.random.rand(2,3)#生成2x3的二维数组 #np.random.rand((2,3))#报错,参数必须是整数,不能是元组

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。

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#numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) import numpy as np #无参 np.random.randn()#1.4872544578730051，不一定是[0,1)之间的随机数 #一个参数 np.random.randn(1) np.random.randn(5)#生成形状为5的一维数组 #两个参数 np.random.randn(2,3)#生成2x3数组 #np.random.randn((2,3))#报错,参数必须是整数

numpy.random.standard_normal(size=None)：生产一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：标准正态分布随机样本

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import numpy as np #numpy.random.standard_normal(size=None) #size为整数 np.random.standard_normal(2)#array([-2.04606393, -1.05720303]) #size为整数序列 np.random.standard_normal((2,3)) np.random.standard_normal([2,3]).shape#(2, 3)

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。

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#numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') import numpy as np #low=2 np.random.randint(2)#生成一个[0,2)之间随机整数 #low=2,size=5 np.random.randint(2,size=5)#array([0, 1, 1, 0, 1]) #low=2,high=2 #np.random.randint(2,2)#报错,high必须大于low #low=2,high=6 np.random.randint(2,6)#生成一个[2,6)之间随机整数 #low=2,high=6,size=5 np.random.randint(2,6,size=5)#生成形状为5的一维整数数组 #size为整数元组 np.random.randint(2,size=(2,3))#生成一个2x3整数数组,取数范围：[0,2)随机整数 np.random.randint(2,6,(2,3))#生成一个2x3整数数组,取值范围：[2,6)随机整数 #dtype参数：只能是int类型 np.random.randint(2,dtype='int32') np.random.randint(2,dtype=np.int32)

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。

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#numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None) import numpy as np #low=2 np.random.random_integers(2)#生成一个[1,2]之间随机整数 #low=2、size=5 np.random.random_integers(2,size=5)#array([2, 1, 1, 1, 1]) #low=2、high=6 np.random.random_integers(2,6)#生成一个[2,6]之间随机整数 #low=2、high=6、size=5 np.random.random_integers(2,6,size=5)#生成一个形状为5的一维整数数组组<br>#size为整数元组<br>np.random.random_integers(2,size=(2,3))#生成一个2x3数组,取数范围：[1,2]随机整数<br>np.random.random_integers(2,6,(2,3))#生成一个2x3数组，取数范围：[2,6]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。

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#numpy.random.random_sample(size=None) import numpy as np #size=None np.random.random_sample()#生成一个[0,1)之间随机浮点数 #size=2 np.random.random_sample(2)#生成shape=2的一维数组 #size为整数元组 np.random.random_sample((2,))#等同np.random.random_sample(2) #np.random.random_sample((,2))#报错 np.random.random_sample((2,3))#生成2x3数组 np.random.random_sample((3,2,2))#3x2x2数组

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从序列中获取元素，若a为整数，元素取值为np.range(a)中随机数；若a为数组，取值为a数组元素中随机元素。

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#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) import numpy as np #a为整数，size为None np.random.choice(2)#生成一个range(2)中的随机数 #a为整数,size为整数 np.random.choice(2,2)#生成一个shape=2一维数组 #a为整数,size为整数元组 np.random.choice(5,(2,3))#生成一个2x3数组 #a为数组,size为None np.random.choice(np.array(['a','b','c','f']))#生成一个np.array(['a','b','c','f']中随机元素 #a为数组,size为整数 np.random.choice(5,(2,3))#生成2x3数组 #a为数组,size为整数元组 np.random.choice(np.array(['a','b','c','f']),(2,3))#生成2x3数组 #p参数：可以理解成a中元素出现的概率，p的长度和a的长度必须相同，且p中元素之和为1，否则报错 #np.random.choice(2,p=[1])#报错，a和p长度不一致 np.random.choice(5,p=[0,0,0,0,1])#生成的始终是4 np.random.choice(5,3,p=[0,0.5,0.5,0,0])#生成shape=3的一维数组，元素取值为1或2的随机数

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。

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#numpy.random.shuffle(x) import numpy as np list1 = [1,2,3,4,5] np.random.shuffle(list1)#输出None list1#[1, 2, 5, 3, 4],原序列的顺序也被修改 arr = np.arange(9).reshape(3,3) np.random.shuffle(arr)#对于多维数组，只沿着第一条轴打乱顺序

numpy.random.permutation(x)：与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同，两者区别：peumutation(x)不会修改X的顺序。

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#numpy.random.permutation(x) import numpy as np #x=5 np.random.permutation(5)#生成一个range(5)随机顺序的数组 #x为列表或元组 list1 = [1,2,3,4] np.random.permutation(list1)#array([2, 1, 4, 3]) #list1#[1, 2, 3, 4] #x为数组 arr = np.arange(9) np.random.permutation(arr) arr2 = np.arange(9).reshape(3,3) np.random.permutation(arr2)#对于多维数组，只会沿着第一条轴打乱顺序

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原文链接：https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/69665164