我们可以通过调用 NumPy 的random模块中的default_rng例程来实现这一点,这将返回一个随机数生成器的实例。通常情况下,我们会不带种子地调用这个函数,但是在这个示例中,我们将添加种子12345,以便我们的结果是可重复的: rng=np.random.default_rng(12345)# changing seed for repeatability 接下来,我们需要创建数据和概...
我们可以通过调用 NumPy 的random模块中的default_rng例程来实现这一点,这将返回一个随机数生成器的实例。通常情况下,我们会不带种子地调用这个函数,但是在这个示例中,我们将添加种子12345,以便我们的结果是可重复的: rng = np.random.default_rng(12345)# changing seed for repeatability 接下来,我们需要创建数据...
为了确保我们的代码每次运行时都提供完全相同的结果,我们可以使用 np.random.default_rng() 函数设置随机种子。此函数采用一个任意的用户指定整数参数。如果在生成随机数据之前设置随机种子,则重新运行代码时将生成相同的结果。对象 rng 拥有与 np.random 中的大多数随机数生成方法相同的功能。因此,要生成正态数据,我们...
从copula生成可重复的随机值需要显式地设置seed参数。seed接受一个已初始化的NumPy Generator或RandomState,或者任何np.random.default_rng可以接受的参数,例如一个整数或一串整数。本例中使用的是一个整数。 直接暴露在np.random分布中的单例RandomState不会被使用,设置np.random.seed对生成的值没有影响。 _ = h.se...
rng = default_rng(12345) 我们还需要导入xarray包并使用别名xr。您还需要安装 Dask 包,如“技术要求”部分所述,以及 NetCDF4 包: importxarrayasxr 我们不需要直接导入这两个包。 操作方法... 按照以下步骤加载和存储样本数据到 NetCDF 文件中:
rng = np.random.default_rng() RNG可以从许多不同的分布中生成随机数。 要从正态分布中抽样,可以使用.normal()函数: 虽然上图这些数字看起来是随机的,但很难确认这些数字是否从给定分布中抽取的。 因此,可以一次生成大量随机数: numbers = rng.normal(size=10000) ...
前一节已经讲了,default_rng()函数是推荐使用的Generator生成器,并示例了生成一个随机数的写法。本节中将介绍更多常用的方法。 以下是展示用法的伪代码: from numpy.random import default_rng rng = default_rng() # 构造一个随机数生成器类rng rng.integers(low[, high, size, dtype, endpoint]) # 从返回...
import numpy as np N = 30000 p = 0.1 # Build a random number generator rng = np.random.default_rng(123) # Randomly determine the total number of True values Ntrue = rng.binomial(n=N*N, p=p, size=1)[0] # 90016776 现在我们可以通过随机选择 row 和 col 索引 而不用替换 来随机确...
使用uniform函数(均匀分布) numpy.random.Generator.uniform — NumPy v1.24 Manual python - How to get a random number between a float range? - Stack Overflow 假设我们要得到[4,7)内的随机浮点数矩阵 import numpy.random as npr rng=npr.default_rng() ...
rng = np.random.default_rng(1234) x = rng.uniform(0, 10, size=100) y = x + rng.normal(size=100) # 绘制散点图 ax = plt.subplot2grid((2, 2), (1, 1), colspan=1) ax.scatter(x, y, s=60, alpha=0.7, edgecolors="k") ...