Случайные числа в NumPy

Что такое случайные числа?

Случайные числа не означают, что каждый раз будут разные числа. Случайные числа означают то, что невозможно предсказать логически.

Псевдослучайные и verdadeiro случайные

Компьютер работает на программе, а программа - это авторитетный набор инструкций. Следовательно, это означает, что必须有某种 алгоритм для генерации случайных чисел.

Если существует программа для генерации случайных чисел, то её можно предсказать, поэтому это не verdadeiro случайные числа.

Случайные числа, генерируемые алгоритмом, называются псевдослучайными.

Можем ли мы генерировать verdadeiro случайные числа?

Да. Для генерации verdadeiro случайного числа на нашем компьютере нам нужно получить случайные данные из внешнего источника. Внешний источник обычно是我们的 клавиатурные удары, движение мыши, сетевые данные и т.д.

Мы не нуждаемся в真正的 случайных числах, если они не связаны с безопасностью (например, ключи шифрования) или основаны на случайности (например, цифровой рулетка).

В этом руководстве мы будем использовать псевдослучайные числа.

Генерация случайных чисел

NumPy предоставляет модуль random для обработки случайных чисел.

Пример

Генерация случайного целого числа от 0 до 100:

from numpy import random
x = random.randint(100)
print(x)

Запуск примера

Генерация случайной плавающей точки

Модуль random rand() Метод возвращает случайную плавающую точку от 0 до 1.

Пример

Генерация случайной плавающей точки от 0 до 100:

from numpy import random
x = random.rand()
print(x)

Запуск примера

Генерация случайных массивов

В NumPy мы можем использовать два метода из предыдущего примера для создания случайных массивов.

Целое число

randint() Метод принимает size Параметр, в котором можно указать форму массива.

Пример

生成一个 1-D 数组，其中包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数：

from numpy import random
Создание 1-D массива, содержащего 5 случайных целых чисел от 0 до 100:
print(x)

Запуск примера

Пример

x=random.randint(100, size=(5))

from numpy import random
Создание 2-D массива с 3 строками, в каждой строке 5 случайных целых чисел от 0 до 100:
print(x)

Запуск примера

Случайное浮инговоечисло

rand() Метод также позволяет вам指定 форму массива.

Пример

Создание 1-D массива с 5 случайными浮инговыми числами:

from numpy import random
x = random.rand(5)
print(x)

Запуск примера

Пример

Создание 2-D массива с 3 строками, в каждой строке 5 случайных чисел:

from numpy import random
x = random.rand(3, 5)
print(x)

Запуск примера

Создание случайных чисел из массива

choice() Метод позволяет вам генерировать случайные значения на основе массива значений.

choice() Метод принимает массив в качестве параметра и случайным образом возвращает одно из значений.

Пример

Вернуть одно из значений массива:

from numpy import random
x = random.choice([3, 5, 7, 9])
print(x)

Запуск примера

choice() Метод также позволяет вам вернуть массив значений.

Добавьте один size Параметры определяют форму массива.

Пример

Создание двумерного массива из значений массива параметров (3, 5, 7 и 9):

from numpy import random
x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5))
print(x)

Запуск примера