numpy.random模块可以高效的生成多种概率分布下的完整样本值数组。
In [154]: samples = np.random.normal(size=(4, 4))
In [155]: samples
Out[155]:
array([[-0.37962803, -0.90657462, 0.77769143, 0.84014102],
[-0.18575449, -0.71110054, 0.59381226, 1.08942863],
[ 0.10060225, -0.41378143, 1.28435833, 0.32766868],
[ 0.27436945, 0.82493041, -1.01731157, 0.82147073]])
Python 内建的 random 模块一次只能生成一个值。很慢！
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| seed | 向随机数生成器传递随机状态种子 |
| permutation | 返回一个序列的随机排列，或者返回一个乱序的整数范围序列 |
| shuffle | 随机排列一个序列 |
| rand | 从均匀分布中抽取样本 |
| randint | 根据给定的由低到高的范围抽取随机整数 |
| randn | 从均值0方差1的正态分布中抽取样本（MATLAB型接口） |
| binomial | 从二项分布中抽取样本 |
| normal | 从正态分布中抽取样本 |
| beta | 从beta分布中抽取样本 |
| chisquare | 从卡方分布中抽取样本 |
| gamma | 从伽马分布中抽取样本 |
| uniform | 从均匀[0, 1)分布中抽取样本 |
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