default_rng例程创建一个新的伪随机数生成器(PRNG)实例(带有或不带有种子),可以用来生成随机数,或者如我们在示例中看到的,从预定义数据中随机选择项目。NumPy 还具有基于隐式状态的接口,可以直接使用random模块中的例程生成随机数。然而,通常建议显式地创建生成器,使用default_rng或自己创建Generator实
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(...
只支持正态分布等八种分布。 方法2:numpy函数random 使用方法:https://numpy.org/devdocs/reference/random/index.html?highlight=random#module-numpy.random 1fromnumpy.randomimportdefault_rng2rng =default_rng()3vals = rng.standard_normal(100) 优点:较快,更准确,可以同时生成很多,但是需要先定义生成器 方...
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 来模拟重复掷骰子的分布。首先将掷骰子的次数重复两次,为了获得代表性分布,进行10000次这样的重复投掷,使用 .mean() ...
rng = np.random.default_rng(42) #离散均匀分布rng.integers(low=0, high=10, size=5) array([0, 7, 6, 4, 4]) # 连续均匀分布 rng.uniform(low=0, high=10, size=5) array([6.97368029, 0.94177348, 9.75622352, 7.61139702, 7.86064305]) ...
random.default_rng() x, y, z, d = rng.random((4, 50)) rbfi = Rbf(x, y, z, d) # radial basis function interpolator instance xi = yi = zi = np.linspace(0, 1, 20) di = rbfi(xi, yi, zi) # interpolated values di.shape >>>(20,) 2.方法对比 针对非结构网格数据插值,...
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。
from numpy.random import default_rng rg = default_rng(12345) rg.random() 1. 2. 3. 也可以使用 BitGenerator 实例直接实例化Generator。 要使用较旧的MT19937算法,可以直接实例化它 并将其传递给Generator from numpy.random import Generator, MT19937 ...
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() size=(3,4)
random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 从给定的一维数组生成随机样本 注意 新代码应改为使用default_rng() 实例的choice 方法;请参阅快速入门。 参数: a: 一维数组或int 如果是 ndarray,则从其元素生成随机样本。如果是 int,则生成随机样本,就好像它是 np.arange(a) size: int 或整数元组,...