Numpy random arange zeros
seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值。
.如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同;
.如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。
.设置的seed()值仅一次有效
1、
rand(2,4) #2*4 shape 矩阵
rand
(d0, d1, …, dn)
rand_sample() #随机生成矩阵
2、
randint(100) 随机一个整数 3、 get_state()
状态一样: 则随机的效果就一样
4、
np.random.shuffle(labels_list) # 打乱
5、随机种子:
局部: RandomState(1000)
全局: seed(1)
6、arange
#生成list
np.arange(5)
7、zeros #都是0的矩阵 7、高级分布:
prng = np.random.RandomState(123456789) # 定义局部种子
prng.rand(2, 4)
prng.chisquare(1, size=(2, 2)) # 卡方分布
prng.standard_t(1, size=(2, 3)) # t 分布
prng.poisson(5, size=10) # 泊松分布
二项分布:
outcome = np.random.binomial(9, 0.5, size=len(cash))
正太分布:
N=10000
normal_values = np.random.normal(size=N)
高斯分布:
#绘制分布直方图和理论上的概率密度函数(均值为0、方差为1的正态分布)曲线。
dummy, bins, dummy = plt.hist(normal_values, np.sqrt(N), normed=True, lw=1)
sigma = 1
mu = 0
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( - (bins -mu)**2 / (2 * sigma**2) ),lw=2) #lz提示,也可以使用scipy.stat.norm.pdf来生成非随机的高斯分布图[Scipy教程 - 统计函数库scipy.stats]
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