Teknik penjanaan nombor rawak dan contoh dalam numpy

Kemahiran dan contoh penjanaan nombor rawak dalam numpy

Pengenalan:
Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, penjanaan dan pemprosesan nombor rawak adalah sangat penting. Numpy ialah perpustakaan pengkomputeran saintifik yang biasa digunakan dalam Python Ia menyediakan pelbagai fungsi penjanaan nombor rawak, serta beberapa kaedah fleksibel untuk memproses nombor rawak yang dijana. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik penjanaan nombor rawak numpy yang biasa digunakan dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Hasilkan nombor rawak bagi taburan tertentu:

1. Taburan normal (taburan Gaussian) nombor rawak:
   Dalam numpy, kita boleh menggunakan fungsi numpy.random.normal() untuk menjana positif Nombor rawak daripada taburan negeri. Fungsi ini memerlukan min dan parameter sisihan piawai untuk ditentukan. numpy.random.normal()函数生成符合正态分布的随机数。该函数需要指定均值和标准差参数。
   示例代码：

import numpy as np
mean = 0
std = 1
np.random.normal(mean, std, 10)

2. 均匀分布随机数：
   numpy.random.uniform()函数可以生成符合均匀分布的随机数。我们需要指定随机数范围的下界和上界。
   示例代码：

import numpy as np
low = 0
high = 1
np.random.uniform(low, high, 10)

3. 二项分布随机数：
   numpy.random.binomial()函数可以生成符合二项分布的随机数。我们需要指定试验的次数和成功的概率。
   示例代码：

import numpy as np
n = 10
p = 0.5
np.random.binomial(n, p, 10)

二、随机数生成器的设置：
在numpy中，我们可以设置随机数生成器的种子(seed)来获得可重复的随机数序列。这对于实验的可复现性非常重要。
示例代码：

import numpy as np
np.random.seed(0)
np.random.random(10)

三、随机数的排列和抽样：

1. 将数组随机排列：
   numpy.random.shuffle()函数可以将数组随机地重新排列。
   示例代码：

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.shuffle(x)

2. 随机抽样：
   numpy.random.choice()Kod sampel:
   

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.choice(x, 3)

Salin selepas log masuk
Nombor rawak yang diedarkan secara seragam:

numpy.random.uniform() Fungsi ini boleh menjana nombor rawak yang mematuhi taburan seragam. Kita perlu menentukan sempadan bawah dan atas julat nombor rawak.

Contoh kod:


rrreee

Nombor rawak taburan binomial: 🎜numpy.random.binomial() fungsi boleh menjana nombor rawak yang mematuhi taburan binomial. Kita perlu menentukan bilangan percubaan dan kebarangkalian kejayaan. 🎜Kod sampel: 🎜🎜rrreee🎜 2. Tetapan penjana nombor rawak: 🎜Dalam numpy, kita boleh menetapkan benih penjana nombor rawak untuk mendapatkan urutan nombor rawak yang boleh diulang. Ini sangat penting untuk kebolehulangan eksperimen. 🎜Kod sampel: 🎜rrreee🎜 3. Susunan dan pensampelan nombor rawak: 🎜🎜🎜Susun tatasusunan secara rawak: 🎜numpy.random.shuffle() Fungsi boleh menyusun semula tatasusunan secara rawak. 🎜Kod sampel: 🎜🎜rrreee
🎜Pensampelan rawak: 🎜numpy.random.choice() Fungsi ini boleh memilih secara rawak bilangan elemen tertentu daripada tatasusunan yang diberikan. 🎜Kod contoh: 🎜🎜rrreee🎜Di atas hanyalah beberapa teknik dan contoh penjanaan nombor rawak biasa, numpy juga menyediakan lebih banyak fungsi dan fungsi penjanaan nombor rawak yang kaya. Dalam aplikasi praktikal, kita boleh memilih kaedah yang sesuai untuk menjana dan memproses nombor rawak mengikut situasi tertentu. 🎜🎜Kesimpulan: 🎜Artikel ini memperkenalkan teknik penjanaan nombor rawak dan contoh dalam numpy, termasuk menjana nombor rawak bagi taburan tertentu, menetapkan benih penjana nombor rawak, dan menggunakan nombor rawak untuk pilih atur dan pensampelan. Teknik ini berguna untuk bekerja dengan nombor rawak dalam sains data dan pembelajaran mesin. Saya harap artikel ini akan membantu pembaca dalam menjana dan memproses nombor rawak dalam numpy. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Teknik penjanaan nombor rawak dan contoh dalam numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!