Menyelam mendalam tentang cara penjana nombor rawak berfungsi dalam numpy

Pemahaman mendalam tentang penjana nombor rawak dalam NumPy

Pengenalan:
NumPy (Numerical Python) ialah salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang penting dalam Python, menyediakan sejumlah besar operasi berangka dan fungsi operasi matriks. Antaranya, penjanaan nombor rawak ialah bahagian penting pustaka NumPy Ia menyediakan sokongan yang kuat untuk simulasi, eksperimen dan analisis data dalam pengkomputeran saintifik, dan boleh membantu kami menjana nombor rawak yang mematuhi pelbagai pengedaran. Artikel ini akan memberikan pemahaman yang mendalam tentang penjana nombor rawak dalam perpustakaan NumPy dan memberikan contoh kod khusus.

1. Pengenalan kepada penjana nombor rawak dalam NumPy
Penjana nombor rawak dalam NumPy terletak dalam sub-modul rawak Pelbagai jenis nombor rawak boleh dijana dengan memanggil fungsi yang sepadan. Penjana nombor rawak ialah program berdasarkan algoritma tertentu yang menghasilkan output rawak daripada input tertentu. Dalam pengkomputeran saintifik, kami sering menggunakan nombor rawak untuk mensimulasikan eksperimen, menjana data sampel, melaksanakan statistik kebarangkalian, dsb.

2. Jenis penjana nombor rawak
2.1 Penjana nombor rawak teragih seragam
Kami mula-mula memperkenalkan penjana nombor rawak teragih seragam. Dalam NumPy, kita boleh menggunakan fungsi random() modul rawak untuk menjana nombor rawak teragih seragam antara [0,1). Kod khusus adalah seperti berikut: random()来生成[0,1)之间的均匀分布的随机数。具体代码如下：

import numpy as np

# 生成一个[0,1)之间的随机数
random_num = np.random.random()
print(random_num)

该函数返回一个随机的浮点数。可以通过设置random()函数的参数来生成多个随机数。

2.2 正态分布随机数生成器
正态分布是自然界中很多现象的分布形式，也是统计学中最常见的分布之一。在NumPy中，我们可以使用random模块的函数normal()`来生成符合指定均值与标准差的正态分布随机数。具体代码如下：

import numpy as np

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数
random_num = np.random.normal(0, 1)
print(random_num)

该函数返回一个符合指定均值与标准差的随机数。

2.3 其他分布随机数生成器
除了均匀分布和正态分布外，NumPy还提供了许多其他分布的随机数生成器。例如，二项分布可以用binomial()函数生成，泊松分布可以用poisson()

import numpy as np

# 生成满足二项分布的随机数
random_num = np.random.binomial(10, 0.5, size=100)
print(random_num)

# 生成满足泊松分布的随机数
random_num = np.random.poisson(5, size=100)
print(random_num)

Fungsi ini mengembalikan nombor titik terapung rawak. Nombor rawak berbilang boleh dijana dengan menetapkan parameter fungsi random().

2.2 Penjana Nombor Rawak Taburan Normal

Taburan normal ialah bentuk taburan bagi banyak fenomena dalam alam semula jadi dan juga merupakan salah satu taburan yang paling biasa dalam statistik. Dalam NumPy, kita boleh menggunakan fungsi modul rawaknormal()` untuk menjana nombor rawak taburan normal yang mematuhi min dan sisihan piawai yang ditentukan. Kod khusus adalah seperti berikut:

import numpy as np

# 设置随机数种子
np.random.seed(0)

# 生成随机数
random_num = np.random.random()
print(random_num)

Fungsi ini mengembalikan nombor rawak yang mematuhi min dan sisihan piawai yang ditentukan.

2.3 Penjana Nombor Rawak Pengagihan Lain

Selain pengagihan seragam dan pengagihan normal, NumPy juga menyediakan penjana nombor rawak untuk banyak pengagihan lain. Sebagai contoh, taburan binomial boleh dijana menggunakan fungsi binomial(), taburan Poisson boleh dijana menggunakan fungsi poisson() dan seterusnya. Contoh kod khusus adalah seperti berikut: 🎜rrreee🎜3 Kebolehulangan dan biji untuk menjana nombor rawak🎜Dalam pengkomputeran saintifik, kita selalunya perlu menjana nombor rawak dengan tahap kebolehulangan tertentu. Penjana nombor rawak NumPy boleh dilaksanakan dengan menetapkan benih nombor rawak (benih). Benih nombor rawak ialah parameter yang menentukan urutan nombor rawak yang dijana Benih yang sama akan menghasilkan urutan nombor rawak yang sama. Kod khusus adalah seperti berikut: 🎜rrreee🎜Dengan menetapkan benih yang sama, kami boleh memastikan urutan nombor rawak yang dijana diulang. 🎜🎜Kesimpulan: 🎜Artikel ini menyediakan pengenalan terperinci kepada penjana nombor rawak dalam perpustakaan NumPy dan menyediakan contoh kod khusus. Dengan pemahaman yang mendalam tentang penjana nombor rawak NumPy, kami boleh menggunakan fungsi ini dengan lebih baik untuk mensimulasikan eksperimen, menjana data sampel, melaksanakan statistik kebarangkalian, dsb. Pada masa yang sama, melalui parameter benih, kita boleh mencapai penjanaan nombor rawak berulang untuk memastikan kebolehulangan eksperimen dan ketekalan keputusan. Saya harap artikel ini akan membantu pembaca dalam memahami penjana nombor rawak dalam NumPy. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Menyelam mendalam tentang cara penjana nombor rawak berfungsi dalam numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!