總體來說，numpy.random模塊分為四個部分，對應(yīng)四種功能：

1. 簡單隨機數(shù)： 產(chǎn)生簡單的隨機數(shù)據(jù)，可以是任何維度

2. 排列：將所給對象隨機排列

3. 分布：產(chǎn)生指定分布的數(shù)據(jù)，如高斯分布等

4. 生成器：種隨機數(shù)種子，根據(jù)同一種子產(chǎn)生的隨機數(shù)是相同的
   以下是詳細內(nèi)容以及代碼實例：（以下代碼默認(rèn)已導(dǎo)入numpy：import numpy as np ）

5. 生成器
   電腦產(chǎn)生隨機數(shù)需要明白以下幾點：
   （1）隨機數(shù)是由隨機種子根據(jù)一定的計算方法計算出來的數(shù)值。所以，只要計算方法一定，隨機種子一定，那么產(chǎn)生的隨機數(shù)就不會變。
   （2）只要用戶不設(shè)置隨機種子，那么在默認(rèn)情況下隨機種子來自系統(tǒng)時鐘（即定時/計數(shù)器的值）
   （3）隨機數(shù)產(chǎn)生的算法與系統(tǒng)有關(guān)，Windows和Linux是不同的，也就是說，即便是隨機種子一樣，不同系統(tǒng)產(chǎn)生的隨機數(shù)也不一樣。
   numpy.random 設(shè)置種子的方法有：

np.random.seed(1234) #設(shè)置隨機種子為1234
6. 簡單隨機數(shù)

代碼示例

(1) np.random.rand(2,3) #產(chǎn)生2行三列均勻分布隨機數(shù)組
Out[7]: 
array([[ 0.35369993,  0.0086019 ,  0.52609906],[ 0.31978928,  0.27069309,  0.21930115]])（2）In [8]: np.random.randn(3,3) #三行三列正態(tài)分布隨機數(shù)據(jù)
Out[8]: 
array([[ 2.29864491,  0.52591291, -0.80812825],[ 0.37035029, -0.07191693, -0.76625886],[-1.264493  ,  1.12006474, -0.45698648]])
（3）In [9]: np.random.randint(1,100,[5,5]) #(1,100）以內(nèi)的5行5列隨機整數(shù)
Out[9]: 
array([[87, 69,  3, 86, 85],[13, 49, 59,  7, 31],[19, 96, 70, 10, 71],[91, 10, 52, 38, 49],[ 8, 21, 55, 96, 34]])
（4）In [10]: np.random.random(10) #(0,1）以內(nèi)10個隨機浮點數(shù)
Out[10]: 
array([ 0.33846136,  0.06517708,  0.41138166,  0.34638839,  0.41977818,0.37188863,  0.2508949 ,  0.89923638,  0.51341298,  0.71233872])
（5）In [11]: np.random.choice(10) #[0,10)內(nèi)隨機選擇一個數(shù)
Out[11]: 7

3. 分布
   numpy.random模塊提供了產(chǎn)生各種分布隨機數(shù)的API：
   
   
   代碼示例

(1)正態(tài)分布
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltmu = 1  #期望為1
sigma = 3  #標(biāo)準(zhǔn)差為3
num = 10000  #個數(shù)為10000rand_data = np.random.normal(mu, sigma, num)
count, bins, ignored = plt.hist(rand_data, 30, normed=True)
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2)), linewidth=2, color='r')
plt.show()

4. 排列

代碼

(1)正態(tài)分布
import numpy as np
rand_data = np.random.randint(1, 10, (3, 4))
print(rand_data)
np.random.shuffle(rand_data)
print(rand_data)out：
[[4 4 4 8][5 6 8 2][1 7 6 6]]
[[4 4 4 8][1 7 6 6][5 6 8 2]]（按照行打亂了，也就是交換了行）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的numpy 随机数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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