numpy之random学习
在机器学习中参数初始化需要进行随机生成,同时样本也需要随机生成,或者遵从一定规则随机生成,所以对随机生成的使用显得格外重要。
有的是生成随机数,有的是随机序列,有点是从随机序列中选择元素等等。
简单的随机数据
rand(d0, d1, ..., dn) |
随机值 >>> np.random.rand(3,2) |
randn(d0, d1, ..., dn) |
返回一个样本,具有标准正态分布。 Notes For sigma * np.random.randn(...) + mu Examples >>> np.random.randn() Two-by-four >>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3 |
randint(low[, high, size]) |
返回随机的整数,位于半开区间 >>> np.random.randint(2, size=10) Generate >>> np.random.randint(5, size=(2, 4)) |
random_integers(low[, high, size]) |
返回随机的整数,位于闭区间 Notes To a + (b - a) * (np.random.random_integers(N) - 1) / (N - 1.) Examples >>> np.random.random_integers(5) Choose >>> 2.5 * (np.random.random_integers(5, size=(5,)) - 1) / 4. Roll >>> d1 = np.random.random_integers(1, 6, 1000) Display >>> import matplotlib.pyplot as plt |
random_sample([size]) |
返回随机的浮点数,在半开区间 To (b - a) * random_sample() + a Examples >>> np.random.random_sample() Three-by-two >>> 5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5 |
random([size]) |
返回随机的浮点数,在半开区间 (官网例子与random_sample完全一样) |
ranf([size]) |
返回随机的浮点数,在半开区间 (官网例子与random_sample完全一样) |
sample([size]) |
返回随机的浮点数,在半开区间 (官网例子与random_sample完全一样) |
choice(a[, size, replace, p]) |
生成一个随机样本,从一个给定的一维数组 Examples Generate >>> np.random.choice(5, 3) Generate >>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) Generate >>> np.random.choice(5, 3, replace=False) Generate >>> np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) Any >>> aa_milne_arr = [‘pooh‘, ‘rabbit‘, ‘piglet‘, ‘Christopher‘] |
bytes(length) |
返回随机字节。 >>> np.random.bytes(10) |
产生随机数的方式很多种,应用比较广的是
1、rand()、random产生随机的浮点数,但基本在0-1区间内,添加一个参数标注随机序列的size,这个函数的用法和random的一致,两者区别就是一个可以生成二维序列,一个不行。
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)
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
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、randint(),产生随机整数,特点是可以指定最大值和最小值,返回的是整数。当然也可以指定size,size中每个数都在low和high内。
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
array([0, 0, 0, 0, 0])
np.random.randint(1,5) # 返回1个[1,5)时间的随机整数
4
np.random.randint(-5,5,size=(2,2))
array([[ 2, -1],
[ 2, 0]])
3、randn(),其中n表示标准正态分布,这个在生成样本的时候经常使用,需要指定这个序列的尺寸
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
-1.1241580894939212
np.random.randn(2,4)
array([[ 0.27795239, -2.57882503, 0.3817649 , 1.42367345],
[-1.16724625, -0.22408299, 0.63006614, -0.41714538]])
np.random.randn(4,3,2)
array([[[ 1.27820764, 0.92479163],
[-0.15151257, 1.3428253 ],
[-1.30948998, 0.15493686]],
[[-1.49645411, -0.27724089],
[ 0.71590275, 0.81377671],
[-0.71833341, 1.61637676]],
[[ 0.52486563, -1.7345101 ],
[ 1.24456943, -0.10902915],
[ 1.27292735, -0.00926068]],
[[ 0.88303 , 0.46116413],
[ 0.13305507, 2.44968809],
[-0.73132153, -0.88586716]]])
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)。
4、choice(),这个函数经常使用,经常在从序列中随机选择元素,而且还是指定选择出元素序列,很是方便。关键是可以为每个元素制定选择的概率。即p
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)
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
array([0, 3, 1])
np.random.choice(5,size=(3,2))
array([[1, 0],
[4, 2],
[3, 3]])
demo_list = ['lenovo', 'sansumg','moto','xiaomi', 'iphone']
np.random.choice(demo_list,size=(3,3))
array([['moto', 'iphone', 'xiaomi'],
['lenovo', 'xiaomi', 'xiaomi'],
['xiaomi', 'lenovo', '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])
array([['sansumg', 'sansumg', 'sansumg'],
['sansumg', 'sansumg', 'sansumg'],
['sansumg', 'xiaomi', 'iphone']],
dtype='<U7')
5、sample
lists=[1,2,3,4,5,6,7,8,10] #从指定序列中随机获取指定长度的片断
a=random.sample(lists,3)
print (a)
[8, 6, 10]
排列
shuffle(x) |
现场修改序列,改变自身内容。(类似洗牌,打乱顺序) >>> arr = np.arange(10) This >>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3)) |
permutation(x) |
返回一个随机排列 >>> np.random.permutation(10) >>> np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15]) >>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3)) |
上面两者都收用于打乱数组的排序,功能是一样的。
numpy.random.permutation(x):与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同,两者区别:peumutation(x)不会修改X的顺序。
因为前者返回了一个副本。
分布
beta(a, b[, size]) |
贝塔分布样本,在 [0, 1]内。 |
binomial(n, p[, size]) |
二项分布的样本。 |
chisquare(df[, size]) |
卡方分布样本。 |
dirichlet(alpha[, size]) |
狄利克雷分布样本。 |
exponential([scale, size]) |
指数分布 |
f(dfnum, dfden[, size]) |
F分布样本。 |
gamma(shape[, scale, size]) |
伽马分布 |
geometric(p[, size]) |
几何分布 |
gumbel([loc, scale, size]) |
耿贝尔分布。 |
hypergeometric(ngood, nbad, nsample[, size]) |
超几何分布样本。 |
laplace([loc, scale, size]) |
拉普拉斯或双指数分布样本 |
logistic([loc, scale, size]) |
Logistic分布样本 |
lognormal([mean, sigma, size]) |
对数正态分布 |
logseries(p[, size]) |
对数级数分布。 |
multinomial(n, pvals[, size]) |
多项分布 |
multivariate_normal(mean, cov[, size]) |
多元正态分布。 >>> mean = [0,0] >>> import matplotlib.pyplot as plt |
negative_binomial(n, p[, size]) |
负二项分布 |
noncentral_chisquare(df, nonc[, size]) |
非中心卡方分布 |
noncentral_f(dfnum, dfden, nonc[, size]) |
非中心F分布 |
normal([loc, scale, size]) |
正态(高斯)分布 Notes The where is the mean and the standard deviation. The square of the The Examples Draw >>> mu, sigma = 0, 0.1 # mean and standard deviation Verify >>> abs(mu - np.mean(s)) < 0.01 Display >>> import matplotlib.pyplot as plt |
pareto(a[, size]) |
帕累托(Lomax)分布 |
poisson([lam, size]) |
泊松分布 |
power(a[, size]) |
Draws samples in [0, 1] from a power distribution with positive exponent a - 1. |
rayleigh([scale, size]) |
Rayleigh 分布 |
standard_cauchy([size]) |
标准柯西分布 |
standard_exponential([size]) |
标准的指数分布 |
standard_gamma(shape[, size]) |
标准伽马分布 |
standard_normal([size]) |
标准正态分布 (mean=0, stdev=1). |
standard_t(df[, size]) |
Standard Student’s t distribution with df degrees of freedom. |
triangular(left, mode, right[, size]) |
三角形分布 |
uniform([low, high, size]) |
均匀分布 |
vonmises(mu, kappa[, size]) |
von Mises分布 |
wald(mean, scale[, size]) |
瓦尔德(逆高斯)分布 |
weibull(a[, size]) |
Weibull 分布 |
zipf(a[, size]) |
齐普夫分布 |
random的的分布,其实就是随机生成器的完善版,比如:
numpy.random.uniform介绍:
1. 函数原型: numpy.random.uniform(low,high,size)
功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high.
参数介绍:
low: 采样下界,float类型,默认值为0;
high: 采样上界,float类型,默认值为1;
size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型,例如,size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本,缺省时输出1个值。
2. 类似uniform,还有以下随机数产生函数:
a. randint: 原型:numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'),产生随机整数;
b. random_integers: 原型: numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None),在闭区间上产生随机整数;
c. random_sample: 原型: numpy.random.random_sample(size=None),在[0.0,1.0)上随机采样;
d. random: 原型: numpy.random.random(size=None),和random_sample一样,是random_sample的别名;
e. rand: 原型: numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。
f. randn: 原型:numpy.random.randn(d0,d1,...,dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的标准正态分布的float型数
# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np s = np.random.uniform(0,1,1200) # 产生1200个[0,1)的数
count, bins, ignored = plt.hist(s, 12, normed=True)
"""
hist原型:
matplotlib.pyplot.hist(x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None,
cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid',
orientation='vertical',rwidth=None, log=False, color=None, label=None,
stacked=False, hold=None,data=None,**kwargs) 输入参数很多,具体查看matplotlib.org,本例中用到3个参数,分别表示:s数据源,bins=12表示bin
的个数,即画多少条条状图,normed表示是否归一化,每条条状图y坐标为n/(len(x)`dbin),整个条状图积分值为1 输出:count表示数组,长度为bins,里面保存的是每个条状图的纵坐标值
bins:数组,长度为bins+1,里面保存的是所有条状图的横坐标,即边缘位置
ignored: patches,即附加参数,列表或列表的列表,本例中没有用到。
"""
plt.plot(bins, np.ones_like(bins), linewidth=2, color='r')
plt.show()
在分布中标准正态分布和正态分布很重要,因为分布状态类似高斯分布,这个在数据样本产生中经常使用。
normal和standnormal,但是这些可以通过randn生成。
随机数生成器
Container for the Mersenne Twister pseudo-random number generator. |
|
seed([seed]) |
Seed the generator. |
Return a tuple representing the internal state of the generator. |
|
set_state(state) |
Set the internal state of the generator from a tuple. |
import numpy as np
np.random.seed(5)
for i in range(5):
print(np.random.random())
import numpy as np for i in range(5):
np.random.seed(5)
print(np.random.random())
参考文献
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