Numpy中，生成随机数的9种函数，你知道哪几种？-技术圈

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作者：黄伟呢

来源：数据分析与统计学之美

1. 本文介绍

前面我为大家讲述了Numpy中数组元素的底层存储。

今天黄同学就为大家介绍一个重要的内容：9种生成随机数的函数！

2. 哪9个函数呢？

咱们先一睹为快吧，在正式讲述之前，我先给大家罗列出来。

① np.random.random：生成指定形状的0-1之间的随机数；
② np.random.rand：生成指定形状的0-1之间的随机数；
③ np.random.randint：生成指定数值范围内的随机整数；
④ np.random.randn：生成服从均值为0，标准差为1的标准正态分布随机数；
⑤ np.random.normal：生成指定均值和标准差的正态分布随机数；
⑥ np.random.uniform：生成均匀分布随机数；
⑦ np.random.seed：按照种子来生成随机数，种子一样，生成的随机数也一样；
⑧ np.random.shuffle：打乱数组元素顺序；
⑨ np.random.choice：按照指定概率从指定数组中，随机抽出某个数；

对于上述每个函数，接下来，我将分别为大家讲述。

① 生成指定形状的0-1之间的随机数：np.random.random()和np.random.rand()

array1 = np.random.random((3))
print(array1)

array2 = np.random.random((3,4))
print(array2)

# -----------------------------------
array3 = np.random.rand(3)
print(array3)

array4 = np.random.rand(2,3)
print(array4)

结果如下：

但是呢，这两种函数我们经常容易写错，比如下面这种写法：

array5 = np.random.random(3,4)
print(array5)

array6 = np.random.rand((2,3))
print(array6)

结果如下：

所以，大家应该注意它们的区别：

② 生成指定数值范围内的随机整数：np.random.randint()

先给大家介绍这个函数的语法和参数含义：

语法：np.random.randint(low=, high=1, size=, dtype=)
low和high表示指定范围的最大值和最小值。
size既可以体现生成数组的元素个数，又可以体现生成数组的维数，当size等于某个数x的时候，代表生成的是一维数组，数组元素个数为x；当size等于某个元组(x,y)的时候，代表生成的是二维数组，数组元素个数为x * y，其中x表示行数，y表示列数。当然size=(x,y,z)的时候，生成的就是一个三维数组。
dtype表示你可以指定生成数组的数据类型，注意此函数生成的是整数，因此这里你只能指定是np.int32或np.int64，肯定不能写成float。

array7 = np.random.randint(low=1, high=10, size=6, dtype=np.int32)
print(array7)

array8 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3), dtype=np.int64)
print(array8)

array9 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3,4), dtype=np.int32)
print(array9)

结果如下：

③ 与正态分布有关的几个随机函数：np.random.randn()和np.random.normal()

np.random.randn：生成服从均值为0，标准差为1的标准正态分布随机数；
np.random.normal ：生成指定均值和标准差的正态分布随机数；

array10 = np.random.randn(3)
print(array10)

array11 = np.random.randn(2,3)
print(array11)

array12 = np.random.normal(loc=2,scale=0.5,size=6)
print(array12)

array13 = np.random.normal(loc=2,scale=0.5,size=6).reshape(2,3)
print(array13)

结果如下：

关于上述两个函数，这里有如下知识点要介绍：

④ 均匀分布随机函数：np.random.uniform()

用法：生成指定范围内的服从均匀分布的随机数；

array14 = np.random.uniform(1,10,5)
print(array14)

array15 = np.random.uniform(1,10,(2,3))
print(array15)

结果如下：

⑤ np.random.seed()：按照种子来生成随机数，种子一样，则生成的随机数结果必一致

该函数可以传入任意一个整数值，作为一颗种子。你就把这个整数值想象成一可桃树种子，当然这棵种子得到的结果肯定是桃树，当你要再生成一棵桃树，你肯定还要设置相同的整数值作为桃树种子，这样长出来的才会是一样的桃树。

类比产生随机数数组，也是同样的道理，当你设置了一个随机种子，那么会产生一个随机数组。如果你要生成相同的随机数组，就必须设置相同的随机种子，这样最终产生的随机数组才会是一样。

当你不传入任何数字的时候，代表默认传入的是系统的默认事件，每一刻传入的值都是不一样的。

当函数中，传入同一个随机种子，会产生相同的随机数。

np.random.seed(3)
a = np.random.rand(3)
print(a)
np.random.seed(3)
b = np.random.rand(3)
print(b)

结果如下：

当你不传入任何数字的时候，系统会随机传入不同的值，此时产生的随机数，就不一定相同了。

np.random.seed()
a = np.random.rand(3)
print(a)
np.random.seed()
b = np.random.rand(3)
print(b)

结果如下：

⑥ np.random.shuffle()：打乱数组元素顺序(原地操作数组)

c = np.arange(10)
print(c)
np.random.shuffle(c)
print(c)

结果如下：

⑦ np.random.choice()：按照指定概率从指定数组中，生成随机数

d = np.random.choice([1,2,3,4], p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
print(d)

结果如下：

这个函数的含义：上述函数第一个参数表示的是数组，第二个参数表示的是概率值。上述函数的含义是当进行n多次重复实验的时候，抽取1的概率为0.1，抽取2的概率为0.2，抽取3的概率为0.3，抽取4的概率为0.4。

案例一：随即进行10000次重复实验，检测每一个数，被抽取到的概率；

list1 = [0,0,0,0]
for i in range(100000):
    f = np.random.choice([1,2,3,4], p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
    list1[f-1] = list1[f-1] + 1
print(list1)

result_list = [value/sum(list1) for value in list1]
print(result_list)

结果如下：

案例二：模拟进行100000次掷硬币重复实验，检测每一面，被抽取到的概率；

list1 = [0,0]
for i in range(100000):
    f = np.random.choice([0,1], p=[0.5,0.5])
    list1[f] = list1[f] + 1
print(list1)

result_list = [value/sum(list1) for value in list1]
print(result_list)

结果如下：

◆ ◆ ◆ ◆ ◆

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