介绍np.random.randomstate

np.random.randomstate是NumPy中一个用于生成伪随机数序列的类。伪随机数是计算机程序生成的数字序列，根据统计学上的测试，表现出来的是具有随机数的性质。在科学计算和机器学习领域中，伪随机数是一个重要的工具，因为我们可以使用它来进行概率模型、蒙特卡罗模拟、样本选择等。

使用教程

1.导入模块

首先需要导入NumPy模块和np.random.randomstate

import numpy as np
from numpy.random import RandomState

2.创建实例

我们可以使用RandomState()方法创建一个实例。通过指定种子，可以确保每次随机生成的数列是相同的。为了防止默认种子相关的问题，我们建议指定种子。

np.random.seed(42) #  设置种子
rs = np.random.RandomState(0) #  新建随机数生成器

3.使用random函数

接下来，我们可以使用生成的实例来调用random()函数生成随机数。

rs.random()
# 输出: 0.5488135039273248

默认情况下，random()生成的是浮点数，范围在[0.0, 1.0)之间。

4.生成随机数组

我们可以使用RandomState.randn()函数生成指定大小的随机数组。

rs.randn(3, 3)
# 输出:
# array([[ 1.76405235,  0.40015721,  0.97873798],
#        [ 2.2408932 ,  1.86755799, -0.97727788],
#        [ 0.95008842, -0.15135721, -0.10321885]])

5.应用范围

np.random.randomstate可以应用于许多领域，例如模拟计算机网络和生成随机样本。在机器学习中，我们可以使用np.random.randomstate来生成训练集和测试集。另外，我们可以通过比较真实数据集和伪随机数据集之间的统计学矩阵来验证算法。

结论

np.random.randomstate类是NumPy中生成伪随机数序列的重要工具。它可以用来生成概率模型、蒙特卡罗模拟、样本选择等。我们可以创建一个np.random.randomstate实例来生成指定种子的随机数，这样每次随机产生的数列都是相同的。