Numpy中random模块常用方法学习
常用方法
np.random.choice
接收参数
np.random.choice(a,size=None,replace=True,p= None)
a可以是一维类数组或者整数
size默认None,默认返回数，size可以取整数值或元素为整数的元组
replace默认为True,即有放回抽样，False时代表不放回抽样
p代表由用户指定的概率进行选择
下面以例子来说明各参数含义
1.a可以是数或者一维类数组
a是整数时，相当于输入了range(a)
-
设置size参数，size可以是整数值或由整数组成的元组,设置size后返回size对应大小的数组
-
设置replace参数，默认为True,代表默认为放回抽样，False为不放回出样
-
设置p参数，默认为None,代表均匀抽样，即每个元素被选中的概率均一样（格式为一维类数组）
np.random.random
接收参数
np.random.random(size=None)
默认返回一个[0,1)之间的随机数
np.random.rand
接收参数
np.random.rand(d0,d1,d2...)
默认返回一个[0,1)之间的随机数
输入随机数组的形状d0,d1,d2…，然后从均匀分布[0,1)之间选择随机浮点数进行填充
和
np.random.random
基本一致，区别在于random可以接收元组形式表示的数组形状，而rand不可以
np.random.randn
接收参数
np.random.randn(d0,d1,d2...)
默认返回满足正态分布N(0,1)的一个随机数
输入随机数组的形状d0,d1,d2…，然后按正态分布N(0,1)随机选择浮点数进行填充
np.random.randint
接收参数`np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘l’)
返回[low,high)之间的某个整数，当high=None时，代表[0,low)
size与前面讨论的一致
