NumPy 中的随机数

告知:目的是学习,不以利益,内容都来自大数据,仅供学习以参考!

什么是随机数?
随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。

伪随机和真随机
计算机在程序上工作,程序是权威的指令集。因此,这意味着必须有某种算法来生成随机数。

如果存在生成随机数的程序,则可以预测它,因此它就不是真正的随机数。

通过生成算法生成的随机数称为伪随机数。

我们可以生成真正的随机数吗?

是的。为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数,我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。

我们不需要真正的随机数,除非它与安全性(例如加密密钥)有关或应用的基础是随机性(例如数字轮盘赌轮)。

在本教程中,我们将使用伪随机数。

生成随机数
NumPy 提供了 random 模块来处理随机数。

实例
生成一个 0 到 100 之间的随机整数:

from numpy import random

x = random.randint(100)

print(x)

生成随机浮点
random 模块的 rand() 方法返回 0 到 1 之间的随机浮点数。

实例
生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数:

from numpy import random

x = random.rand()

print(x)

生成随机数组
在 NumPy 中,我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组。

整数
randint() 方法接受 size 参数,您可以在其中指定数组的形状。

实例
生成一个 1-D 数组,其中包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数:

from numpy import random

x=random.randint(100, size=(5))

print(x)

实例
生成有 3 行的 2-D 数组,每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数:

from numpy import random

x = random.randint(100, size=(3, 5))

print(x)

浮点数
rand() 方法还允许您指定数组的形状。

实例
生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组:

from numpy import random

x = random.rand(5)

print(x)

实例
生成有 3 行的 2-D 数组,每行包含 5 个随机数:

from numpy import random

x = random.rand(3, 5)

print(x)

从数组生成随机数
choice() 方法使您可以基于值数组生成随机值。

choice() 方法将数组作为参数,并随机返回其中一个值。

实例
返回数组中的值之一:

from numpy import random

x = random.choice([3, 5, 7, 9])

print(x)

choice() 方法还允许您返回一个值数组。

请添加一个 size 参数以指定数组的形状。

实例
生成由数组参数(3、5、7 和 9)中的值组成的二维数组:

from numpy import random

x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5))

print(x)
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