Numpy随机数生成实战
学习目标
通过本课程，学员将掌握如何使用Numpy库生成不同类型的随机数，包括随机整数、随机浮点数以及从特定分布中抽样的方法。本课程将通过理论讲解与实践操作相结合的方式，帮助学员深入理解Numpy在随机数生成方面的强大功能。
相关知识点
Numpy随机数生成
学习内容
1 Numpy随机数生成
1.1 使用Numpy生成随机整数
在数据处理和机器学习中，随机数生成是一个非常常见的需求。Numpy提供了多种生成随机数的方法，其中numpy.random.randint函数可以用来生成随机整数。这个函数允许用户指定生成随机数的范围，非常灵活。
1.1.1 理论知识
numpy.random.randint函数的基本语法如下：
- low：生成随机数的最小值（包含）。
- high：生成随机数的最大值（不包含）。如果未指定，则默认为low，且low为0。
- size：输出的形状。如果给定形状如(m, n, k)，则生成m * n * k个样本。如果未指定，则返回单个值。
- dtype：输出的数据类型，可选。
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
1.1.2 实践操作
下面的代码示例展示了如何使用numpy.random.randint生成随机整数：
import numpy as np# 生成一个介于0到9之间的随机整数
random_int = np.random.randint(10)
print("生成的随机整数:", random_int)# 生成一个介于1到10之间的随机整数
random_int_1_to_10 = np.random.randint(1, 11)
print("生成的1到10之间的随机整数:", random_int_1_to_10)# 生成一个形状为(3, 3)的随机整数数组，每个元素介于0到9之间
random_array = np.random.randint(10, size=(3, 3))
print("生成的随机整数数组:\n", random_array)
1.2 生成随机浮点数
除了生成随机整数，Numpy还提供了生成随机浮点数的方法。numpy.random.rand函数可以生成0到1之间的随机浮点数，而numpy.random.uniform函数则允许用户指定生成随机浮点数的范围。
1.2.1 理论知识
numpy.random.rand函数的基本语法如下：
- d0, d1, …, dn：输出的形状。如果未指定，则返回单个值。
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)
numpy.random.uniform函数的基本语法如下：
- low：生成随机数的最小值（包含）。
- high：生成随机数的最大值（不包含）。
- size：输出的形状。如果未指定，则返回单个值。
numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
1.2.2 实践操作
下面的代码示例展示了如何使用numpy.random.rand和numpy.random.uniform生成随机浮点数：
import numpy as np
# 生成一个介于0到1之间的随机浮点数
random_float = np.random.rand()
print("生成的随机浮点数:", random_float)# 生成一个形状为(3, 3)的随机浮点数数组，每个元素介于0到1之间
random_float_array = np.random.rand(3, 3)
print("生成的随机浮点数数组:\n", random_float_array)# 生成一个介于1.0到5.0之间的随机浮点数
random_uniform = np.random.uniform(1.0, 5.0)
print("生成的1.0到5.0之间的随机浮点数:", random_uniform)# 生成一个形状为(3, 3)的随机浮点数数组，每个元素介于1.0到5.0之间
random_uniform_array = np.random.uniform(1.0, 5.0, size=(3, 3))
print("生成的1.0到5.0之间的随机浮点数数组:\n", random_uniform_array)
1.3 从特定分布中抽样
Numpy还提供了从各种概率分布中抽样的方法，例如正态分布、泊松分布等。这些方法在统计学和机器学习中非常有用。
1.3.1 理论知识
numpy.random.normal函数可以从正态分布中抽样。其基本语法如下：
loc：分布的均值。
scale：分布的标准差。
size：输出的形状。如果未指定，则返回单个值。
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
numpy.random.poisson函数可以从泊松分布中抽样。其基本语法如下：
lam：泊松分布的参数λ。
size：输出的形状。如果未指定，则返回单个值。
numpy.random.poisson(lam=1.0, size=None)
1.3.2 实践操作
下面的代码示例展示了如何使用numpy.random.normal和numpy.random.poisson从特定分布中抽样：
import numpy as np
# 从均值为0，标准差为1的正态分布中生成一个随机数
normal_sample = np.random.normal(0, 1)
print("从正态分布中生成的随机数:", normal_sample)# 从均值为0，标准差为1的正态分布中生成一个形状为(3, 3)的随机数数组
normal_array = np.random.normal(0, 1, size=(3, 3))
print("从正态分布中生成的随机数数组:\n", normal_array)# 从参数为5的泊松分布中生成一个随机数
poisson_sample = np.random.poisson(5)
print("从泊松分布中生成的随机数:", poisson_sample)# 从参数为5的泊松分布中生成一个形状为(3, 3)的随机数数组
poisson_array = np.random.poisson(5, size=(3, 3))
print("从泊松分布中生成的随机数数组:\n", poisson_array)
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