numpy.random中随机函数详解

在python数据分析的学习和应用过程中，经常需要用到numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面我们一起来汇总学习下。

import numpy as np

1 numpy.random.rand()

numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)

• rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1
• dn表格每个维度
• 返回值为指定维度的array

np.random.rand(4,2)

#输出：
array([[ 0.02173903, 0.44376568],
       [ 0.25309942, 0.85259262],
       [ 0.56465709, 0.95135013],
       [ 0.14145746, 0.55389458]])        

np.random.rand(4,3,2) # shape: 4*3*2

#输出：
array([[[ 0.08256277,  0.11408276],
        [ 0.11182496,  0.51452019],
        [ 0.09731856,  0.18279204]],
 
       [[ 0.74637005,  0.76065562],
        [ 0.32060311,  0.69410458],
        [ 0.28890543,  0.68532579]],
 
       [[ 0.72110169,  0.52517524],
        [ 0.32876607,  0.66632414],
        [ 0.45762399,  0.49176764]],
 
       [[ 0.73886671,  0.81877121],
        [ 0.03984658,  0.99454548],
        [ 0.18205926,  0.99637823]]])

2 numpy.random.randn()

numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)

• randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。
• dn表格每个维度
• 返回值为指定维度的array

np.random.randn() # 当没有参数时，返回单个数据

　# 输出：

　　-1.1241580894939212

np.random.randn(2,4)
# 输出
array([[ 0.27795239, -2.57882503, 0.3817649 , 1.42367345],

         [-1.16724625, -0.22408299, 0.63006614, -0.41714538]])

标准正态分布介绍

• 标准正态分布—-standard normal distribution
• 标准正态分布又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。

3 numpy.random.randint()

3.1 numpy.random.randint()

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

• 返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
• 参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int
• high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low)

np.random.randint(1,size=5) # 返回[0,1)之间的整数，所以只有0
# 输出
array([0, 0, 0, 0, 0])

np.random.randint(1,5) # 返回1个[1,5)时间的随机整数
# 输出
4

np.random.randint(-5,5,size=(2,2))
# 输出
array([[ 2, -1],
 
       [ 2, 0]])

3.2 numpy.random.random_integers

numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)

• 返回随机整数，范围区间为[low,high]，包含low和high
• 参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小
• high没有填写时，默认生成随机数的范围是[1，low]

该函数在最新的numpy版本中已被替代，建议使用randint函数

4 生成[0,1)之间的浮点数

• numpy.random.random_sample(size=None)
• numpy.random.random(size=None)
• numpy.random.ranf(size=None)
• numpy.random.sample(size=None)

print('-----------random_sample--------------')
print(np.random.random_sample(size=(2,2)))
print('-----------random--------------')
print(np.random.random(size=(2,2)))
print('-----------ranf--------------')
print(np.random.ranf(size=(2,2)))
print('-----------sample--------------')
print(np.random.sample(size=(2,2)))

-----------random_sample--------------
[[ 0.34966859  0.85655008]
 [ 0.16045328  0.87908218]]
-----------random--------------
[[ 0.25303772  0.45417512]
 [ 0.76053763  0.12454433]]
-----------ranf--------------
[[ 0.0379055   0.51288667]
 [ 0.71819639  0.97292903]]
-----------sample--------------
[[ 0.59942807  0.80211491]
 [ 0.36233939  0.12607092]]

5 numpy.random.choice()

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

• 从给定的一维数组中生成随机数
• 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
• a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)

np.random.choice(5,3)
# 输出

array([4, 1, 4])

np.random.choice(5, 3, replace=False)
# 当replace为False时，生成的随机数不能有重复的数值
# 输出

array([0, 3, 1])

np.random.choice(5,size=(3,2))
# 输出

array([[1, 0],
       [4, 2],
       [3, 3]])

demo_list = ['lenovo', 'sansumg','moto','xiaomi', 'iphone']
np.random.choice(demo_list,size=(3,3))
# 输出

array([['sansumg', 'sansumg', 'sansumg'],
       ['sansumg', 'sansumg', 'sansumg'],
       ['sansumg', 'xiaomi', 'iphone']],
         dtype='<U7')

• 参数p的长度与参数a的长度需要一致；
• 参数p为概率，p里的数据之和应为1

demo_list = ['lenovo', 'sansumg','moto','xiaomi', 'iphone']
np.random.choice(demo_list,size=(3,3), p=[0.1,0.6,0.1,0.1,0.1])
# 输出

array([['sansumg', 'sansumg', 'sansumg'],
       ['sansumg', 'sansumg', 'sansumg'],
       ['sansumg', 'xiaomi', 'iphone']],
           dtype='<U7')

6 numpy.random.seed()

• np.random.seed()的作用：使得随机数据可预测。
• 当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数

np.random.seed(0)
np.random.rand(5)
# 输出

array([ 0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0.54488318, 0.4236548 ])

  np.random.seed(1676)
  np.random.rand(5)

# 输出

array([ 0.39983389, 0.29426895, 0.89541728, 0.71807369, 0.3531823 ])

　np.random.seed(1676)

  np.random.rand(5)

# 输出

array([ 0.39983389, 0.29426895, 0.89541728, 0.71807369, 0.3531823 ])

原文作者：Lemon 
原文链接：http://www.cnblogs.com/lemonbit/ 
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