np.random.RandomState、np.random.rand、np.random.random、np.random_sample
0. np.random.RandomState
计算机实现的随机数生成通常为伪随机数生成器,为了使得具备随机性的代码最终的结果可复现,需要设置相同的种子值;
- np.random.randn(…) ⇒
- rng = np.random.RandomState(123)
- rng.randn(…)
1. np.random.uniform()
首先从numpy.random.uniform说起(也即其他函数是对该函数的进一步封装)。
numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
顾名思义,从一个均匀分布([low, high)
:半开区间)中进行采样。
例如产生[1, 2)
(五行五列):
>>> import numpy
>>> np.random.uniform(1, 2, (5, 5))
array([[ 1.16902081, 1.90805984, 1.30759311, 1.90598113, 1.32047656],[ 1.58571077, 1.88009484, 1.66531622, 1.0262826 , 1.40534658],[ 1.81087389, 1.87981194, 1.65670468, 1.46972606, 1.66454007],[ 1.81041299, 1.52561204, 1.79701198, 1.17840313, 1.86364978],[ 1.72654371, 1.92870279, 1.11207754, 1.5091156 , 1.35108628]])
2. np.random.random is Alias for np.random.random_sample
alias: 别名;
>>> id(np.random.random) == id(np.random.random_sample)
True
numpy.random.random(size=None)# 已指定区间为[0., 1.),自然是float类型
必须以元组形式指定size
:
>>> np.random.random((2, 3))
array([[ 0.14367 , 0.48649543, 0.38761876],[ 0.11565701, 0.6474381 , 0.84394864]])
>>> np.random.random(2, 3)
TypeError: random_sample() takes at most 1 positional argument (2 given)
3. np.random.rand: a convenience function for np.random.uniform(0, 1)
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)# 以参数列表的形式指定参数,而非元组# 内部指定区间为[0., 1.)
>>> np.random.rand(2, 2)
array([[ 0.9978749 , 0.43597209],[ 0.30804578, 0.9632462 ]])>>> np.random.rand((2, 2))
TypeError: an integer is required
4. 使用 np.random.RandomState() 获取随机数生成器
>> rng = np.random.RandomState(22)
>> rng.rand(2, 3)
array([[ 0.48168106, 0.42053804, 0.859182 ],[ 0.17116155, 0.33886396, 0.27053283]])
references
[1] numpy.random.uniform
np.random.RandomState、np.random.rand、np.random.random、np.random_sample相关推荐
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