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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