numpy.random.uniform介绍
来源:互联网 发布:sftp命令指定端口 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 02:26
numpy.random.uniform介绍:
1. 函数原型: numpy.random.uniform(low,high,size)
功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high.
参数介绍:
low: 采样下界,float类型,默认值为0;
high: 采样上界,float类型,默认值为1;
size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型,例如,size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本,缺省时输出1个值。
返回值:ndarray类型,其形状和参数size中描述一致。
这里顺便说下ndarray类型,表示一个N维数组对象,其有一个shape(表维度大小)和dtype(说明数组数据类型的对象),使用zeros和ones函数可以创建数据全0或全1的数组,原型:
numpy.ones(shape,dtype=None,order='C'),
其中,shape表数组形状(m*n),dtype表类型,order表是以C还是fortran形式存放数据。
2. 类似uniform,还有以下随机数产生函数:
a. randint: 原型:numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'),产生随机整数;
b. random_integers: 原型: numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None),在闭区间上产生随机整数;
c. random_sample: 原型: numpy.random.random_sample(size=None),在[0.0,1.0)上随机采样;
d. random: 原型: numpy.random.random(size=None),和random_sample一样,是random_sample的别名;
e. rand: 原型: numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。
f. randn: 原型:numpy.random.randn(d0,d1,...,dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的标准正态分布的float型数。
3. Examples:
例一: “画柱状图”
例二: “画正态分布柱状图”
1. 函数原型: numpy.random.uniform(low,high,size)
功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high.
参数介绍:
low: 采样下界,float类型,默认值为0;
high: 采样上界,float类型,默认值为1;
size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型,例如,size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本,缺省时输出1个值。
返回值:ndarray类型,其形状和参数size中描述一致。
这里顺便说下ndarray类型,表示一个N维数组对象,其有一个shape(表维度大小)和dtype(说明数组数据类型的对象),使用zeros和ones函数可以创建数据全0或全1的数组,原型:
numpy.ones(shape,dtype=None,order='C'),
其中,shape表数组形状(m*n),dtype表类型,order表是以C还是fortran形式存放数据。
2. 类似uniform,还有以下随机数产生函数:
a. randint: 原型:numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'),产生随机整数;
b. random_integers: 原型: numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None),在闭区间上产生随机整数;
c. random_sample: 原型: numpy.random.random_sample(size=None),在[0.0,1.0)上随机采样;
d. random: 原型: numpy.random.random(size=None),和random_sample一样,是random_sample的别名;
e. rand: 原型: numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。
f. randn: 原型:numpy.random.randn(d0,d1,...,dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的标准正态分布的float型数。
3. Examples:
例一: “画柱状图”
绘制结果如下图:
例二: “画正态分布柱状图”
结果如下图:
4. numpy.random.RandomState介绍:
英文简介:“Container for the Mersenne Twister pseudo-random number generator.” 翻译过来为:
它是一个容器,用来存储采用梅森旋转产生伪随机数的算法。
输入参数:seed,可选项{None, int, array_like},没有给定的话,函数随机选一个起始点,
这样深度学习的结果可能接近,但不完全相同,如果给定一个seed,则结果是deterministic,
是确定的,但给定不给定seed对输出随机数并没有影响,只是相当于给定了一个初始点,后面
的数也是基于这个seed而产生。
Reference:
1. http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.uniform.html
2. http://stackoverflow.com/questions/33209865/the-usage-of-randomstate-in-numpy
-related-to-seed
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