随机数的使用是很多算法的关键步骤,例如蒙特卡洛法、遗传算法中的轮盘赌法的过程,因此对于任意一种语言,掌握其各类型随机数生成的方法至关重要,Python与R在随机数底层生成上都依靠梅森旋转(twister...Python
numpy中的random模块
from numpy import random
?...,下面针对其中一些常见的举例说明:
1.random.random_sample()与random.random()
生成[0,1]之间的服从均匀分布的浮点随机数
from numpy import random...8])
random.choice(list,6,replace=False)#无放回
Out[9]: array([1, 3, 9, 4, 0, 8])
7.random.rand()
生成0-1中服从均匀分布的多个随机数...sample(1:10,5,replace=F)#无放回
[1] 3 2 6 8 1
4.set.seed()
以括号内的整数值作为随机数发生算法的起点,因此通过控制伪随机数种子的参数,可以实现随机抽样的重现