numpy中生成随机数的几种常用函数(小结)

1、使用numpy生成随机数的几种方式

② 区别如下


① 操作如下

array9 = np.random.randint(low=1, high=10, size=6, dtype=np.int32)
display(array9)
# ---------------------------------------------------------
array10 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3), dtype=np.int64)
display(array10)
# ---------------------------------------------------------
array11 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3,4), dtype=np.int32)
display(array11)

② 结果如下

② 区别如下


① 操作如下

np.random.seed(3)
a = np.random.rand(3)
display(a)
np.random.seed(3)
b = np.random.rand(3)
display(b)
# --------------------------
np.random.seed()
a = np.random.rand(3)
display(a)
np.random.seed()
b = np.random.rand(3)
display(b)

② 结果如下

③ 随即进行10000次重复实验,检测每一个数,被抽取到的概率

list1 = [0,0,0,0]
for i in range(100000):
  f = np.random.choice([1,2,3,4], p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
  list1[f-1] = list1[f-1] + 1
display(list1)

result_list = [value/sum(list1) for value in list1]
display(result_list)

④ 结果如下

⑤ 模拟进行100000次掷硬币重复实验,检测每一面,被抽取到的概率

list1 = [0,0]
for i in range(100000):
  f = np.random.choice([0,1], p=[0.5,0.5])
  list1[f] = list1[f] + 1
display(list1)

result_list = [value/sum(list1) for value in list1]
display(result_list)

⑥ 结果如下

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