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sizeNone,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)。seedNone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。

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(包括)返回到(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]) 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。