numpy.random.RandomState

class numpy.random.RandomState

Mersenne Twister伪随机数生成器的容器。

RandomState提供多种方法，用于生成从各种概率分布中抽取随机数。除了特定于分布的参数之外，每个方法都使用缺省为None的关键字参数size。如果size为None，则生成并返回单个值。如果size是整数，则返回填充有生成值的1-D数组。如果size是元组，则填充并返回具有该形状的数组。

兼容性保证 固定种子并使用相同参数的“RandomState”方法的固定顺序调用将始终产生相同的结果，直到四舍五入错误，除非值不正确。不正确的值将被修复，NumPy版本将在相关的docstring中注明。只要以前的行为保持不变，就允许扩展现有参数范围和添加新参数。

参数：

seed：{None，int，array_like}，可选

随机种子，初始化伪随机数生成器。可以是整数，任何长度的数组（或其他序列）的整数，或None（默认值）。当seed为None时，如果/dev/urandom（在Windows上，则为类似的文件）可用，则RandomState将尝试从它读取，否则从时钟设置种子。

注

Python stdlib模块“random”也包含Mersenne Twister伪随机数生成器，其中有许多方法与RandomState中提供的方法类似。RandomState除了具有NumPy感知之外，还具有一个优点是提供更多数量的概率分布以供选择。

方法

beta(a, b[, size])	从Beta分布抽取样本。
binomial(n, p[, size])	从二项分布抽取样本。
bytes(length)	返回随机字节。
chisquare(df[, size])	从卡方分布抽取样本。
choice(a[, size, replace, p])	从给定的1-D数组生成随机样本
dirichlet（alpha [，size]）	从Dirichlet分布绘制样本。
exponential（[scale，size]）	从指数分布绘制样本。
f(dfnum, dfden[, size])	从F分布绘制样本。
gamma(shape[, scale, size])	从Gamma分布绘制样本。
geometric(p[, size])	从几何分布绘制样本。
get_state()	返回一个元组，表示生成器的内部状态。
gumbel([loc, scale, size])	从Gumbel分布绘制样本。
hypergeometric(ngood, nbad, nsample[, size])	从超几何分布绘制样本。
laplace([loc, scale, size])	从拉普拉斯或指定位置（或平均值）和比例（衰减）的双指数分布绘制样本。
logistic([loc, scale, size])	从逻辑分布绘制样本。
lognormal([mean, sigma, size])	从对数正态分布绘制样本。
logseries(p[, size])	从对数系列分布绘制样本。
multinomial(n, pvals[, size])	从多项分布绘制样本。
multivariate_normal(mean, cov[, size])	从多变量正态分布绘制随机样本。
negative_binomial(n, p[, size])	从负二项分布绘制样本。
noncentral_chisquare(df, nonc[, size])	从非中心卡方分布绘制样本。
noncentral_f(dfnum, dfden, nonc[, size])	从非中心F分布中抽取样本。
normal([loc, scale, size])	从正态（高斯）分布绘制随机样本。
pareto(a[, size])	从具有指定形状的Pareto II或Lomax分布绘制样品。
permutation(x)	随机置换序列，或返回置换范围。
poisson([lam, size])	从泊松分布绘制样本。
power(a[, size])	从具有正指数a-1的功率分布中在[0，1]中绘制样本。
rand(d0, d1, ..., dn)	给定形状中的随机值。
randint(low[, high, size, dtype])	将随机整数从低（包括）返回到高（不包含）。
randn(d0, d1, ..., dn)	从“标准正态”分布返回样本（或样本）。
random_integers(low[, high, size])	低和高之间的np.int类型的随机整数（含）。
random_sample([size])	在半开间隔[0.0，1.0]中返回随机浮点数。
rayleigh([scale, size])	从瑞利分布绘制样本。
seed([seed])	种子生成器。
set_state(state)	从一个元组设置发生器的内部状态。
shuffle(x)	通过随机播放其内容来修改序列。
standard_cauchy([size])	从模式= 0的标准Cauchy分布绘制样本。
standard_exponential([size])	从标准指数分布绘制样本。
standard_gamma(shape[, size])	从标准Gamma分布绘制样本。
standard_normal（[size]）	从标准正态分布绘制样品（平均值= 0，stdev = 1）。
standard_t(df[, size])	从具有df自由度的标准学生t分布绘制样本。
tomaxint([size])	0和sys.maxint之间的随机整数，包括0和。
triangular(left, mode, right[, size])	从三角分布绘制样本。
uniform([low, high, size])	从均匀分布绘制样本。
vonmises(mu, kappa[, size])	从von Mises分布绘制样本。
wald(mean, scale[, size])	从Wald或反高斯分布绘制样本。
weibull(a[, size])	从威布尔分布绘制样本。
zipf(a[, size])	从Zipf分布绘制样本。