Numpy hat ein Zufallsmodul, mit dem sich leicht Zufallszahlen generieren lassen. Dieses Mal werde ich die Verwendung des Zufallsmoduls vorstellen.
Importieren Sie zunächst numpy.
>>> import numpy as np
Lassen Sie uns die Algorithmen vorstellen, die vom Zufallsmodul generiert werden können.
>>> #Geben Sie eine einheitliche Zufallszahl aus
>>> np.random.rand()
0.5880118049738298
>>> #Geben Sie eine beliebige Anzahl einheitlicher Zufallszahlen aus(Beispiel: 3)
>>> np.random.rand(3)
array([ 0.44895901, 0.39833764, 0.99688209])
>>> #Geben Sie einheitliche Zufallszahlen in jeder Dimension aus(Beispiel: 3x4 zweidimensionale Matrix)
>>> np.random.rand(3, 4)
array([[ 0.0526965 , 0.01470381, 0.33005156, 0.14598275],
[ 0.41548295, 0.69093009, 0.78780918, 0.4854191 ],
[ 0.89098149, 0.23846317, 0.49385737, 0.54687586]])
Gibt Zufallszahlen aus, die einer Normalverteilung folgen.
>>> #Allgemeines Format
>>> # np.random.normal(durchschnittlich,Verteilt,Anzahl der Ausgänge)
>>> #Beispiel 1: Geben Sie eine normale Standardzufallszahl aus
>>> np.random.normal()
1.822075035860751
>>> #Beispiel 2: Durchschnitt 10,Zufallszahlen nach einer Normalverteilung mit einer Varianz von 20 als 3x4-Matrix ausgeben
>>> np.random.normal(10, 20, (3, 4))
array([[ 30.20657691, 9.14586262, 37.53208038, -7.07276197],
[ 2.72797326, 47.43580065, -4.09493013, 20.48477033],
[ 13.32781396, -10.19972429, 24.45599633, -6.52998571]])
Es ist auch möglich, Zufallszahlen mit anderen Verteilungen als der Normalverteilung zu generieren (siehe Referenzen unten).
>>> #Generelle Form
>>> # np.random.randint(untere Grenze,Höchstgrenze,Anzahl der Ausgänge)
>>> #Beispiel 1: 0~Geben Sie eine Ganzzahl zwischen 5 aus
>>> np.random.randint(5)
2
>>> #Beispiel 2:10-Geben Sie Ganzzahlen zwischen 100 als 3x4-Matrix aus
>>> np.random.randint(10, 100, (3, 4))
array([[70, 34, 20, 82],
[90, 78, 38, 71],
[15, 73, 63, 53]])
>>> #Generelle Form
>>> # np.random.shuffle(Array)
>>> #Beispiel 1: Mischen Sie ein eindimensionales Array
>>> arr1 = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I']
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr1
['E', 'H', 'C', 'I', 'D', 'B', 'G', 'A', 'F']
>>> #Beispiel 2: Mischen Sie ein zweidimensionales Array(Der äußerste wird gemischt)
>>> arr2 = [['A', 'B', 'C'], ['D', 'E', 'F'], ['G', 'H', 'I']]
>>> np.random.shuffle(arr2)
>>> arr2
[['G', 'H', 'I'], ['A', 'B', 'C'], ['D', 'E', 'F']]
Sie können eine vom Startwert generierte Zufallszahl angeben.
>>> np.random.seed(10)
>>> np.random.rand()
0.771320643266746
>>> np.random.seed(10)
>>> np.random.rand()
0.771320643266746
>>> np.random.seed(11)
>>> np.random.rand()
0.1802696888767692
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