基于numpy的随机数构造
class numpy.random.RandomState(seed=None)
RandomState 是一个基于Mersenne Twister算法的伪随机数生成类
RandomState 包含很多生成 概率分布的伪随机数 的方法。
如果指定seed值,那么每次生成的随机数都是一样的。即对于某一个伪随机数发生器,只要该种子相同,产生的随机数序列就是相同的。
numpy.random.RandomState.rand(d0, d1, ..., dn)
Random values in a given shape.
Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution over [0, 1).
rand()函数产生 [0,1)间的均匀分布的指定维度的 伪随机数
Parameters:
d0, d1, …, dn : int, optional
The dimensions of the returned array, should all be positive. If no argument is given a single Python float is returned.
Returns:
out : ndarray, shape (d0, d1, ..., dn)
Random values.
numpy.random.RandomState.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
Draw samples from a uniform distribution.
Samples are uniformly distributed over the half-open interval [low, high) (includes low, but excludes high). In other words, any value within the given interval is equally likely to be drawn by uniform.
uniform()函数产生 [low,high)间的 均匀分布的指定维度的 伪随机数
Parameters:
low : float or array_like of floats, optional
Lower boundary of the output interval. All values generated will be greater than or equal to low. The default value is 0.
high : float or array_like of floats
Upper boundary of the output interval. All values generated will be less than high. The default value is 1.0.
size : int or tuple of ints, optional
Output shape. If the given shape is, e.g., (m, n, k), then m * n * k samples are drawn.
If size is None (default), a single value is returned if low and high are both scalars. Otherwise, np.broadcast(low, high).size samples are drawn.
Returns:
out : ndarray or scalar
Drawn samples from the parameterized uniform distribution.
有时候我们需要自己模拟构造 输入数据(矩阵),那么这种随机数的生成是一种很好的方式。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue May 29 12:14:11 2018 @author: Frank
""" import numpy as np #基于seed产生随机数
rng = np.random.RandomState(seed)
print(type(rng)) #生成[0,1)间的 32行2列矩阵
X=rng.rand(32, 2)
print("X.type{}".format(type(X)))
print(X) #生成[0,1)间的 一个随机数
a1 = rng.rand()
print("a1.type{}".format(type(a1)))
print(a1) #生成[0,1)间的 一个包含两个元素的随机数组
a2 = rng.rand(2)
print("a2.type{}".format(type(a2)))
print(a2) #生成[1,2)间的随机浮点数
X1 = rng.uniform(1,2)
print("X1.type{}".format(type(X1)))
print(X1) #生成[1,2)间的随机数,一维数组且仅含1个数
X2 = rng.uniform(1,2,1)
print("X2.type{}".format(type(X2)))
print(X2) #生成[1,2)间的随机数,一维数组且仅含2个数
X3 = rng.uniform(1,2,2)
print("X3.type{}".format(type(X3)))
print(X3) #生成[1,2)间的随机数,2行3列矩阵
X4 = rng.uniform(1,2,(2,3))
print("X4.type{}".format(type(X4)))
print(X4)
基于numpy的随机数构造的更多相关文章
- 使用numpy产生随机数
numpy中的random模块包含了很多方法可以用来产生随机数,这篇文章将对random中的一些常用方法做一个总结. 1.numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 作用:产 ...
- 一种基于 Numpy 的 TF-IDF 实现报告
一种基于 Numpy 的 TF-IDF 实现报告 摘要 本文使用了一种 state-of-the-art 的矩阵表示方法来计算每个词在每篇文章上的 TF-IDF 权重(特征).本文还将介绍基于 TF- ...
- kbmMW安全第#3 - 基于硬件的随机数#2
在之前的基于硬件的随机数博文中,我介绍了如何使用基于外部硬件的随机数生成器,来生成高质量的随机数. 但是,后来英特尔和AMD的CPU也包含随机值生成器.从2015年6月开始,来自Ivy Bridge的 ...
- kbmMW基于硬件生成随机数
按作者的说法,Delphi提供的生成随机数不是真正随机的,因为他是根据种子计算的,即种子+算法生成的随机数,如果被人知道原始种子值和算法的调用次数,则可以重现随机数,因此在安全领域,这是不安全的.同时 ...
- 科学计算三维可视化---Mlab基础(基于Numpy数组的绘图函数)
Mlab了解 Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api,他可以实现快速的三维可视化,Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化. 过程为: .建立数据源 .使用Filter( ...
- [开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波(基于Numpy.convolve)
[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波(基于Numpy.convolve) 1.滑动平均概念 滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ...
- 基于Numpy的神经网络+手写数字识别
基于Numpy的神经网络+手写数字识别 本文代码来自Tariq Rashid所著<Python神经网络编程> 代码分为三个部分,框架如下所示: # neural network class ...
- 深度学习基础-基于Numpy的卷积神经网络(CNN)实现
本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及动手学深度学习的读书笔记.本文将介绍基于Numpy的卷积神经网络(Convolutional Networks,CNN) ...
- 深度学习基础-基于Numpy的感知机Perception构建和训练
1. 感知机模型 感知机Perception是一个线性的分类器,其只适用于线性可分的数据. f(x) = sign(w.x + b) 其试图在所有线性可分超平面构成的假设空间中找 ...
随机推荐
- Delphi中Frame的使用方法(1)
Frame是组件面板上的第一个组件,但不是每个人都知道怎么用它,因为它不像Button和Label一样简单明了.实际上,Frame按钮只是打开一个Frame的列表,如果你没有创建任何的Frame,自然 ...
- xss测试用例小结
<script>alert("跨站")</script> (最常用) <img scr=javascript:alert("跨站" ...
- java发送http的get和post请求
import java.io.*; import java.net.URL; import java.util.Map; import java.net.HttpURLConnection;; pub ...
- 摄像头模组光学CRA(chief ray angle)
http://blog.csdn.net/sylorchen/article/details/54618874 Lens CRA CRA(Chief Ray Angle):从镜头的传感器一侧,可以聚焦 ...
- Eclipse通过Spket增加JQuery提示的方法
Eclipse通过Spket增加JQuery提示的方法 1.增加在线更新源:Help->Install New Software...->Add...->Name: "Sp ...
- 十个书写Node.js REST API的最佳实践(下)
收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 5. 对你的Node.js REST API进行黑盒测试 测试你的REST API最好的方法之一就是把它们当成黑盒对待. 黑盒测试是一种测试方法,通过这种方法无需知 ...
- socket何时处于”读就绪状态“?---通过“应用程序大爷"和"内核孙子"对话再看重要的select函数的使用方法
前面. 我已经陆续介绍过select函数的一些零碎知识, 在本文中,我们来讨论这样一个问题:socket何时处于读就绪状态? 事实上主要讨论select函数, 毕竟socket的读就绪状态会导致sel ...
- java线程总结(3/5)
一.线程同步和死锁问题 异步问题: package com.horizon.action; /** * 测试同步问题 * */ public class TestSync { public stati ...
- dijkstra 两点的最短路径 单源 最短路径
思路以dist数组 来扩充 路径的访问,不断的刷新dist数组 设置一个顶点的集合s,并不断地扩充这个集合,一个顶点属于集合s当且仅当从源点到该点的路径已求出.开始时s中仅有源点,并且调整非s中点的 ...
- C中strstr的实现方法
做题目的时候须要自己实现strstr函数 /************************************************************************/ /* 编 ...