NumPy Random - Python

NumPy Random是Python中广泛使用的随机数生成模块。随机数生成是模拟、模型化和模拟系统行为的关键组成部分。它可以在算法实验、模拟和统计学上使用。

随机数发生器在科学计算中起着重要的作用。Python中的随机数生成模块可以通过以下方式调用：

import numpy as np

# 生成一个包含10个随机值的一维数组
x = np.random.random(10)
print(x)

# 生成一个3x3随机浮点数数组
y = np.random.rand(3, 3)
print(y)

# 随机整数数组
z = np.random.randint(1, 10, size=(2, 4))
print(z)

# 高斯分布数组
mean = 0
std = 1
gaussian = np.random.normal(mean, std, size=(3, 2))
print(gaussian)

上述代码将生成不同类型的随机数组。在其中，np.random.random()可以生成0到1之间的随机浮点数，np.random.rand()生成指定形状的浮点型随机数数组。np.random.randint()将生成低于给定范围的随机整数。最后，np.random.normal()将维护高斯分布的随机数。

我们还可以使用随机数生成来完成样本集合的选择。例如，从下面的列表中选择三个随机项：

import numpy as np

list = [2, 5, 7, 9, 0, 1, 8, 6, 4, 3]
samples = np.random.choice(list, 3)
print(samples)

以上代码将随机选择三个集合样本。

NumPy Random也可以通过设置随机种子（使用np.random.seed()方法）来重复随机数集的生成。即使是在不同电脑或不同版本的Python上生成的随机数集也将是相同的。

np.random.seed(0)
a = np.random.random(4)  # 调用随机数生成器以生成4个0到1之间的随机数
np.random.seed(0)
b = np.random.random(4)  # 再次调用随机数生成器来生成相同的四个随机数

print(a == b)  # 将会输出[ True  True  True  True]

此外，NumPy Random还提供了其他类型的随机数生成器，如beta分布、二项分布、抽样分布、指数分布、gamma分布、几何分布、超几何分布、拉普拉斯分布、对数正态分布、对数系列等。

使用这些方法，可以生成数据集来对数据科学、统计分析和机器学习算法进行基本的分析和实验。

结论

在Python中，NumPy Random是一个功能强大的随机数生成器，可用于各种任务，包括数据科学、机器学习、统计分析等。通过随机数生成器，可以建立稳健的随机数据集，探索数据集以尝试创建新的算法或改进现有算法。