python如何生成随机数_Python生成50个随机数

python如何生成随机数_Python生成50个随机数1.使用random包生成随机数可以生成均匀分布,高斯分布,(包括正态分布)指数分布,(与泊松分布有区别:泊松分布表示一段时间发生多少次,而指数分布表示两次发生的时间间隔)贝塔分布,韦布尔分布的随机数由此可见,random包支持的随机分布比较有限,功能较少.例如:(1)生成[1,10]内的均匀分布随机数random.uniform(1,10)Out[29]:……

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1. 使用 random 包生成随机数

可以生成
均匀分布,
高斯分布,(包括正态分布)
指数分布,(与泊松分布有区别:泊松分布表示一段时间发生多少次,而指数分布表示两次发生的时间间隔)
贝塔分布,
韦布尔分布的随机数

由此可见,random 包支持的随机分布比较有限,功能较少.

例如:
(1) 生成 [1, 10] 内的均匀分布随机数

import random
random.uniform(1, 10)
Out[29]: 9.79867265758995

(2) 生成 [1, 10] 内的随机整数

random.randint(1, 10)
Out[30]: 2

(3) 生成一个正态分布的随机数,均值为 5, 标准差为 1

random.gauss(5, 1)
Out[32]: 4.933013260084848

(4) 生成一个指数分布的随机数,均值为 5

 random.expovariate(0.2)
Out[37]: 4.670169382329602

2. 使用 numpy 包生成随机数

numpy 包的 random 方法基本支持所有分布,并且能够一次生成多行多列的随机数.

例如:
(1) 生成 [1, 10] 内的均匀分布随机数, 2 行 2 列

import numpy as np
np.random.uniform(1, 10, [2,2])
Out[46]: 
array([[9.72571265, 9.37758659],
       [9.92487471, 9.37467146]])

(2) 生成 [1, 10] 内的随机整数, 2 行 2 列

np.random.randint(1, 10, [2,2])
Out[47]: 
array([[6, 6],
       [8, 7]])

(3) 生成一个正态分布的随机数,均值为 5, 标准差为 1, 2 行 2 列

np.random.normal(5, 1, [2,2])
Out[48]: 
array([[3.74927889, 5.75561821],
       [4.8353383 , 5.58410519]])

(4) 生成一个泊松分布的随机数,均值为 5, 2 行 2 列

np.random.poisson(5, [2,2])
Out[49]: 
array([[7, 3],
       [4, 7]])

(4) 生成一个指数分布的随机数,均值为 5, 2 行 2 列

np.random.exponential(5, [2,2])
Out[57]: 
array([[3.06834959, 2.70350511],
       [6.81427455, 2.91453029]])

3. 使用 scipy 包生成随机数

用 scipy 包不同分布函数自带的 rvs 生成随机数,例如,生成一个正态分布的 2 行 2 列随机数,均值为 5, 标准差为 1:

>>> import scipy.stats as st
>>> st.norm.rvs(loc=5, scale=1, size=[2,2])
array([[3.96964463, 4.14137383],
       [6.36342893, 3.99992325]])

生成一个泊松分布的 2 行 2 列随机数,均值为 5:

>>> st.poisson.rvs(mu=5, size=[2,2])
array([[5, 7],
       [3, 9]])
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