numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。API都在random类中,常见的API有:
1) rand(d0, d1, ..., dn) 用来生成d0×d1×...dn维的数组 。数组的值在[0,1)之间
例如: np.random.rand(3,2,2),输出如下3×2×2的数组
array([[[ 0.49042678, 0.60643763],
[ 0.18370487, 0.10836908]],
[[ 0.38269728, 0.66130293],
[ 0.5775944 , 0.52354981]],
[[ 0.71705929, 0.89453574],
[ 0.36245334, 0.37545211]]])
2) randn((d0, d1, ..., dn) 也是用来生成d0xd1x...dn维的数组。不过数组的值服从N(0,1)的标准正态分布。
例如:np.random.randn(3,2),输出如下3x2的数组,这些值是N(0,1)的抽样数据。
array([[-0.5889483 , -0.34054626],
[-2.03094528, -0.21205145],
[-0.20804811, -0.97289898]])
如果需要服从的正态分布,只需要在randn上每个生成的值x上做变换即可 。
例如: 2*np.random.randn(3,2) + 1,输出如下3x2的数组,这些值是N(1,4)的抽样数据。
array([[ 2.32910328, -0.677016 ],
[-0.09049511, 1.04687598],
[ 2.13493001, 3.30025852]])
3) randint(low[, high, size]),生成随机的大小为size的数据,size可以为整数,为矩阵维数,或者张量的维数。值位于半开区间 [low, high)。
例如:
np.random.randint(3, size=[2,3,4])返回维数维2x3x4的数据,取值范围为最大值为3的整数。
array([[[2, 1, 2, 1],
[0, 1, 2, 1],
[2, 1, 0, 2]],
[[0, 1, 0, 0],
[1, 1, 2, 1],
[1, 0, 1, 2]]])
再比如: np.random.randint(3, 6, size=[2,3]) 返回维数为2x3的数据。取值范围为[3,6).
array([[4, 5, 3],
[3, 4, 5]])
4) random_integers(low[, high, size]),和上面的randint类似,区别在于取值范围是闭区间[low, high]。
5) random_sample([size]),返回随机的浮点数,在半开区间 [0.0, 1.0)。如果是其他区间[a,b),可以加以转换(b - a) * random_sample([size]) + a
例如: (5-2)*np.random.random_sample(3)+2 返回[2,5)之间的3个随机数。
array([ 2.87037573, 4.33790491, 2.1662832 ])