python中生成隨機數總結

本文總結了常見的生成隨機數的方法。

1、生成標準正態分佈，均值為0，方差為1。

numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)

通過下面的公式可以將標準正太分布轉換為

2、生成任意引數的正態分佈

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=none)

這個方法中可以指定均值loc和標準差scale。

3、生成[0,1)之間的均勻分布隨機數

numpy.random.random(size=none)

例項**如下：

# encoding:utf-8

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成符合正太分布的隨機數
mean = 5 # 均值
std = 3 # 方差
standard_normal_distribution = np.random.randn(2000)
normal_distribution = standard_normal_distribution * std + mean
gaussian_distribution = np.random.normal(loc=mean,scale=std,size=2000)
# 生成符合均勻分布的隨機數
continuous_uniform_distribution = np.random.random(2000)
plt.subplot(2,2,1)
plt.hist(standard_normal_distribution,bins=20,color='r',alpha=0.4,edgecolor='g')
plt.title("np.random.randn")
plt.subplot(2,2,2)
plt.hist(normal_distribution,bins=20,color='r',alpha=0.4,edgecolor='g')
plt.title("derived from np.random.randn")
plt.subplot(2,2,3)
plt.hist(gaussian_distribution,bins=20,color='r',alpha=0.4,edgecolor='g')
plt.title("np.random.normal")
plt.subplot(2,2,4)
plt.hist(continuous_uniform_distribution,bins=20,color='r',alpha=0.4,edgecolor='g')
plt.title("np.random.random")
plt.show()

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