Techniques de génération de nombres aléatoires et exemples dans numpy

Compétences et exemples de génération de nombres aléatoires dans numpy

Introduction :
Dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique, la génération et le traitement de nombres aléatoires sont très importants. Numpy est une bibliothèque de calcul scientifique couramment utilisée en Python. Elle fournit une multitude de fonctions de génération de nombres aléatoires, ainsi que des méthodes flexibles pour traiter les nombres aléatoires générés. Cet article présentera plusieurs techniques de génération de nombres aléatoires numpy couramment utilisées et donnera des exemples de code correspondants.

1. Générer des nombres aléatoires d'une distribution spécifique :

1. Distribution normale (distribution gaussienne) nombres aléatoires :
   Dans numpy, nous pouvons utiliser la fonction numpy.random.normal() pour générer des nombres positifs. Nombres aléatoires d'une distribution d'état. Cette fonction nécessite de spécifier les paramètres de moyenne et d'écart type. numpy.random.normal()函数生成符合正态分布的随机数。该函数需要指定均值和标准差参数。
   示例代码：

import numpy as np
mean = 0
std = 1
np.random.normal(mean, std, 10)

2. 均匀分布随机数：
   numpy.random.uniform()函数可以生成符合均匀分布的随机数。我们需要指定随机数范围的下界和上界。
   示例代码：

import numpy as np
low = 0
high = 1
np.random.uniform(low, high, 10)

3. 二项分布随机数：
   numpy.random.binomial()函数可以生成符合二项分布的随机数。我们需要指定试验的次数和成功的概率。
   示例代码：

import numpy as np
n = 10
p = 0.5
np.random.binomial(n, p, 10)

二、随机数生成器的设置：
在numpy中，我们可以设置随机数生成器的种子(seed)来获得可重复的随机数序列。这对于实验的可复现性非常重要。
示例代码：

import numpy as np
np.random.seed(0)
np.random.random(10)

三、随机数的排列和抽样：

1. 将数组随机排列：
   numpy.random.shuffle()函数可以将数组随机地重新排列。
   示例代码：

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.shuffle(x)

2. 随机抽样：
   numpy.random.choice()Exemple de code :
   

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.choice(x, 3)

Nombres aléatoires uniformément distribués :

numpy.random.uniform() La fonction peut générer des nombres aléatoires conformes à une distribution uniforme. Nous devons spécifier les limites inférieure et supérieure de la plage de nombres aléatoires.

Exemple de code :


rrreee

Nombre aléatoire de distribution binomiale : 🎜La fonction numpy.random.binomial() peut générer des nombres aléatoires conformes à la distribution binomiale. Il faut préciser le nombre d'essais et la probabilité de succès. 🎜Exemple de code : 🎜🎜rrreee🎜 2. Paramètres du générateur de nombres aléatoires : 🎜Dans numpy, nous pouvons définir la graine du générateur de nombres aléatoires pour obtenir une séquence de nombres aléatoires répétables. Ceci est très important pour la reproductibilité de l’expérience. 🎜Exemple de code : 🎜rrreee🎜 3. Disposition et échantillonnage de nombres aléatoires : 🎜🎜🎜Organisez le tableau de manière aléatoire : 🎜numpy.random.shuffle() La fonction peut réorganiser le tableau de manière aléatoire. 🎜Exemple de code : 🎜🎜rrreee
🎜Échantillonnage aléatoire : 🎜numpy.random.choice() La fonction peut sélectionner aléatoirement un nombre spécifié d'éléments dans un tableau donné. 🎜Exemple de code : 🎜🎜rrreee🎜Ce qui précède ne sont que quelques techniques et exemples courants de génération de nombres aléatoires, numpy fournit également des fonctions et des fonctions de génération de nombres aléatoires plus riches. Dans les applications pratiques, nous pouvons choisir la méthode appropriée pour générer et traiter des nombres aléatoires en fonction de la situation spécifique. 🎜🎜Conclusion : 🎜Cet article présente des techniques et des exemples de génération de nombres aléatoires dans numpy, notamment la génération de nombres aléatoires d'une distribution spécifique, la définition de la graine du générateur de nombres aléatoires et l'utilisation de nombres aléatoires pour les permutations et l'échantillonnage. Ces techniques sont utiles pour travailler avec des nombres aléatoires en science des données et en apprentissage automatique. J'espère que cet article sera utile aux lecteurs sur la génération et le traitement de nombres aléatoires dans numpy. 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!