numpy-random函數(shù)

tomener 發(fā)布于2019-07-30 17:34 / 856人閱讀

摘要：既然是講隨機數(shù)，眾所周知，計算機世界的隨機數(shù)都是偽隨機，都有一個叫做種子的東西可以通過輸入或來使得隨機的結果固定函數(shù)根據給定維度生成半開區(qū)間之間的數(shù)據，包含，不包含表示每個維度返回值為指定緯度的函數(shù)返回一個或一組樣本，具有標準正態(tài)分布。

感謝scipy.org

在近期的tensorflow學習中，我發(fā)現(xiàn)，numpy作為python的數(shù)學運算庫，學習tensorflow過程中經常需要用到，而numpy的random函數(shù)功能很多，每次用的時候都需要另行google，所以我決定將它的常用用法匯總一下。

0. first of all

import numpy as numpy

既然是講隨機數(shù)，眾所周知，計算機世界的隨機數(shù)都是偽隨機，都有一個叫做種子（seed）的東西

numpy.random.seed(seed=None)

可以通過輸入int或arrat_like來使得隨機的結果固定

>>> np.random.rand(3, 3)

array([[0.43267997, 0.72368429, 0.72366367],
       [0.28496145, 0.44920635, 0.8924199 ],
       [0.31974178, 0.55658518, 0.01755763]])

>>> np.random.rand(3, 3)

array([[0.75196574, 0.33708946, 0.64345504],
       [0.85048542, 0.18109553, 0.69524277],
       [0.06390142, 0.30589554, 0.51643863]])

>>> np.random.seed(5)
>>> np.random.rand(3, 3)

array([[0.22199317, 0.87073231, 0.20671916],
       [0.91861091, 0.48841119, 0.61174386],
       [0.76590786, 0.51841799, 0.2968005 ]])

>>> np.random.seed(5)
>>> np.random.rand(3, 3)

rray([[0.22199317, 0.87073231, 0.20671916],
       [0.91861091, 0.48841119, 0.61174386],
       [0.76590786, 0.51841799, 0.2968005 ]])

1. numpy.random.rand()

numpy.random.rand(d0,d1...dn)

rand函數(shù)根據給定維度生成半開區(qū)間[0,1)之間的數(shù)據，包含0，不包含1

dn表示每個維度

返回值為指定緯度的numpy.ndarray

>>> np.random.rand(3, 3) # shape: 3*3

array([[0.94340617, 0.96183216, 0.88510322],
       [0.44543261, 0.74930098, 0.73372814],
       [0.29233667, 0.3940114 , 0.7167332 ]])

>>> np.random.rand(3, 3, 3) # shape: 3*3*3

array([[[0.64794467, 0.17450186, 0.01016758],
        [0.36435826, 0.37682548, 0.19501414],
        [0.26438152, 0.28520726, 0.01617747]],

       [[0.43803165, 0.4096238 , 0.77309074],
        [0.42280405, 0.02623488, 0.82081416],
        [0.7611891 , 0.84823656, 0.64481959]],

       [[0.24420439, 0.62015463, 0.13258205],
        [0.87108689, 0.14997182, 0.43524276],
        [0.58190788, 0.32348629, 0.12158832]]])

2. np.random.randn()

numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)

randn函數(shù)返回一個或一組樣本，具有標準正態(tài)分布。

dn表示每個維度

返回值為指定維度的numpy.ndarray

>>> np.random.randn() # 當沒有輸入參數(shù)時，僅返回一個值

-0.7377941002942127

>>> np.random.randn(3, 3)

array([[-0.20565666,  1.23580939, -0.27814622],
       [ 0.53923344, -2.7092927 ,  1.27514363],
       [ 0.38570597, -1.90564739, -0.10438987]])

>>> np.random.randn(3, 3, 3)

array([[[ 0.64235451, -1.64327647, -1.27366899],
        [ 0.69706885,  0.75246699,  2.16235763],
        [ 1.01141338, -0.19188666,  0.07684428]],

       [[ 1.34367043, -0.76837057,  0.27803575],
        [ 0.97007349,  0.41297538, -1.65008923],
        [-3.78282033,  0.67567421, -0.0753552 ]],

       [[-0.86540385,  0.14603592,  0.29318291],
        [-0.8167798 , -0.25492782, -0.58758   ],
        [ 0.02612474,  0.17882535, -0.95483945]]])

3. numpy.random.randint()

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)

從區(qū)間[low,high）返回隨機整形

參數(shù)：low為最小值，high為最大值，size為數(shù)組維度大小，dtype為數(shù)據類型，默認的數(shù)據類型是np.int

high沒有填寫時，默認生成隨機數(shù)的范圍是[0，low)

>>> np.random.randint(1, size = 10) # 返回[0, 1)之間的整數(shù)，所以只有0

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

>>> np.random.randint(1, 5) # 返回[1, 5)之間隨機的一個數(shù)字

2

>>> np.random.randint(-3, 3, size=(3, 3))

array([[-1, -2, -2],
       [-3, -1, -2],
       [ 2,  2,  2]])

4. numpy.random.random_sample()

numpy.random.random_sample(size=None)

從[0.0, 1.0)的半開區(qū)間返回浮點數(shù)

>>> np.random.random_sample()

0.47108547995356098

>>> np.random.random_sample((5,))

array([ 0.30220482,  0.86820401,  0.1654503 ,  0.11659149,  0.54323428])

>>> 5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5

array([[-3.99149989, -0.52338984],
       [-2.99091858, -0.79479508],
       [-1.23204345, -1.75224494]])

類似功能的還有：
numpy.random.random(size=None)
numpy.random.ranf(size=None)
numpy.random.sample(size=None)

5. numpy.random.choice() ??

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

從給定的一位數(shù)組中生成一個隨機樣本

a要求輸入一維數(shù)組類似數(shù)據或者是一個int；size是生成的數(shù)組緯度，要求數(shù)字或元組；replace為布爾型，決定樣本是否有替換；p為樣本出現(xiàn)概率

>>> np.random.choice(5, 3) # 這個等同于np.random.randint(0,5,3)

array([0, 3, 4])

>>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])

array([3, 3, 0])

>>> np.random.choice(5, 3, replace=False)

array([3,1,0])

>>> np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])

array([2, 3, 0])

>>> aa_milne_arr = ["pooh", "rabbit", "piglet", "Christopher"]
>>> np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])

array(["pooh", "pooh", "pooh", "Christopher", "piglet"],
      dtype="|S11")

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