numpy의 난수 생성 기술 및 예
소개:
데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 난수 생성 및 처리는 매우 중요합니다. Numpy는 Python에서 일반적으로 사용되는 과학 컴퓨팅 라이브러리로, 풍부한 난수 생성 기능과 생성된 난수를 처리하는 몇 가지 유연한 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 numpy 난수 생성 기술을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.
1. 특정 분포의 난수 생성:
numpy.random.normal()
함수를 사용하여 양수를 생성할 수 있습니다. 상태 분포의 난수입니다. 이 함수를 사용하려면 평균 및 표준 편차 매개변수를 지정해야 합니다. 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。import numpy as np mean = 0 std = 1 np.random.normal(mean, std, 10)
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。import numpy as np low = 0 high = 1 np.random.uniform(low, high, 10)
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。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:
numpy.random.shuffle()
函数可以将数组随机地重新排列。import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) np.random.shuffle(x)
numpy.random.choice()
샘플 코드: import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) np.random.choice(x, 3)
numpy.random.uniform()
이 함수는 균일 분포를 따르는 난수를 생성할 수 있습니다. 난수 범위의 하한과 상한을 지정해야 합니다.
rrreee
numpy.random.binomial()
함수는 이항 분포를 따르는 난수를 생성할 수 있습니다. 시행 횟수와 성공 확률을 지정해야 합니다. 🎜샘플 코드: 🎜🎜rrreee🎜 2. 난수 생성기 설정: 🎜numpy에서는 반복 가능한 난수 시퀀스를 얻기 위해 난수 생성기의 시드를 설정할 수 있습니다. 이는 실험의 재현성을 위해 매우 중요합니다. 🎜샘플 코드: 🎜rrreee🎜 3. 난수 배열 및 샘플링: 🎜🎜🎜배열을 무작위로 배열: 🎜numpy.random.shuffle()
이 함수는 배열을 무작위로 다시 배열할 수 있습니다. 🎜샘플 코드: 🎜🎜rrreeenumpy.random.choice()
이 함수는 주어진 배열에서 지정된 수의 요소를 무작위로 선택할 수 있습니다. 🎜샘플 코드: 🎜🎜rrreee🎜위는 일반적인 난수 생성 기술과 예일 뿐이며, numpy는 더욱 풍부한 난수 생성 기능도 제공합니다. 실제 적용에서는 특정 상황에 따라 난수를 생성하고 처리하는 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. 🎜🎜결론: 🎜이 기사에서는 특정 분포의 난수 생성, 난수 생성기의 시드 설정, 순열 및 샘플링에 난수 사용을 포함하여 numpy의 난수 생성 기술과 예제를 소개합니다. 이러한 기술은 데이터 과학 및 기계 학습에서 난수를 사용하는 데 유용합니다. 이 글이 독자들에게 numpy에서 난수를 생성하고 처리하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜위 내용은 numpy의 난수 생성 기술 및 예제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!