首先生成随机骰子投掷: importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt rng = np.random.default_rng(seed=2310) rng.integers(low=1, high=6, endpoint=True, size=1) 使用.integers() 并指定要在 1 到 6 的范围内(包括边界)抽样整数。接下来可以使用 size
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...
importnumpyasnp rng = np.random.default_rng(seed=42) rng.permutation(5) array([4,2,3,1,0]) 请注意,这相当于rng.permutation(np.arange(5))。 传入一个数组 随机打乱数字数组: rng = np.random.default_rng(seed=42) rng.permutation([5,2,6,1]) array([1,6,2,5]) 请注意,打乱一维数组...
x = np.arange(12).reshape((3,4)) x array([[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11]]) 默认情况下,axis=0,这意味着行被打乱: rng = np.random.default_rng(seed=42) rng.shuffle(x)# axis=0x array([[8,9,10,11], [4,5,6,7], [0,1,2,3]]) 要打乱列,请设置axis=1: rn...
import numpy as np class fancy_name(): def __init__(self): self.rg = np.random.default_rng() self.gamma_shape = 1.0 self.gamma_scale = 1.0 def public_method(self, input): # Do intelligent stuff with input return self.rg.gamma(self.gamma_shape, slef.gamma_scale) 但我也考虑过在...
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...
>>> import numpy as np #初始化Generator >>> rng=np.random.default_rng() >>> rng.integers(low=-2,high=2,size=(2,3),endpoint=True) array([[ 1, 0, 0], [ 1, 2, -1]]) >>> rng.integers(low=3,size=5) array([0, 1, 2, 0, 0]) ...
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() size=(3,4) C=rng.uniform(4,7,size) print(f"{C=}") 1.
numpy.random.Generator(bit_generator) Generator类依赖于附加的BitGenerator来管理状态并生成随机位,然后将这些随机位从有用的分布转换为随机值。所使用的默认BitGenerator Generator为PCG64。可以通过将实例化的BitGenerator传递给来更改BitGenerator Generator。numpy.random.default_rng()方法能够使用默认的BitGenerator(...
使用random 从文件读取 其中,最常用的一般是 linspace/logspace 和 random,前者常常用在画坐标轴上,后者则用于生成「模拟数据」。举例来说,当我们需要画一个函数的图像时,X 往往使用 linspace 生成,然后使用函数公式求得 Y,再 plot;当我们需要构造一些输入(比如 X)或中间输入(比如 Embedding、hidden state)时,ran...