numpy中的随机数

# 随机数生成
#标准正态分布
samples = np.random.normal(size=(4,4))
print(samples)
# 生成一个标准正太分布的4*4样本值

#均值分布
# numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组 —— 均匀分布
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib模块，用于图表辅助分析
% matplotlib inline 
# 魔法函数，每次运行自动生成图表

a = np.random.rand()
print(a,type(a))  # 生成一个随机浮点数

b = np.random.rand(4)
print(b,type(b))  # 生成形状为4的一维数组

c = np.random.rand(2,3)
print(c,type(c))  # 生成形状为2*3的二维数组，注意这里不是((2,3))

samples1 = np.random.rand(1000)
samples2 = np.random.rand(1000)
plt.scatter(samples1,samples2)
# 生成1000个均匀分布的样本值

#正态分布
#  numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成一个浮点数或N维浮点数组 —— 正态分布

samples1 = np.random.randn(1000)
samples2 = np.random.randn(1000)
plt.scatter(samples1,samples2)
# randn和rand的参数用法一样
# 生成1000个正太的样本值

#整数
# numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一个整数或N维整数数组
# 若high不为None时，取[low,high)之间随机整数，否则取值[0,low)之间随机整数，且high必须大于low 
# dtype参数：只能是int类型  

print(np.random.randint(2))
# low=2：生成1个[0,2)之间随机整数  

print(np.random.randint(2,size=5))
# low=2,size=5 ：生成5个[0,2)之间随机整数

print(np.random.randint(2,6,size=5))
# low=2,high=6,size=5：生成5个[2,6)之间随机整数  

print(np.random.randint(2,size=(2,3)))
# low=2,size=(2,3)：生成一个2x3整数数组,取数范围：[0,2)随机整数 

print(np.random.randint(2,6,(2,3)))
# low=2,high=6,size=(2,3)：生成一个2*3整数数组,取值范围：[2,6)随机整数  

# 随机种子
# 计算机实现的随机数生成通常为伪随机数生成器，为了使得具备随机性的代码最终的结果可复现，需要设置相同的种子值

rng = np.random.RandomState(1)  
xtrain = 10 * rng.rand(30)
ytrain = 8 + 4 * xtrain + rng.rand(30)
# np.random.RandomState → 随机数种子，对于一个随机数发生器，只要该种子（seed）相同，产生的随机数序列就是相同的
# 生成随机数据x与y
# 样本关系：y = 8 + 4*x

fig = plt.figure(figsize =(12,3))
ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
plt.scatter(xtrain,ytrain,marker = '.',color = 'k')
plt.grid()
plt.title('样本数据散点图')
# 生成散点图
# 二项分布
# 将一枚硬币抛掷三次：恰好出现一次正面与至少有一次出现正面的概率

a1 = sum(np.random.binomial(3,0.5,10000)==1)/10000
a2 = sum(np.random.binomial(3,0.5,10000)>0)/10000
print('恰好出现一次正面的概率为%.4f, 至少有一次出现正面的概率为%.4f' % (a1,a2))