numpy.random.lognormal

时间: 2023-10-17 13:59:38 浏览: 235

numpy.random模块用法总结

`numpy.random`模块是Python中用于生成随机数的一个重要工具，主要用于数值计算和数据分析。这个模块提供了多种函数，可以生成不同分布的随机数，如均匀分布、正态分布、二项分布等。以下是对一些常用函数的详细解释： 1. **numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)** 这个函数生成符合均匀分布的浮点数。参数`low`和`high`分别定义了取值的下限和上限（不包括`high`），默认值为[0.0, 1.0)。`size`参数用于指定生成的随机数的形状，如果不提供，将返回一个单独的随机数。例如： - `random.uniform()` 返回一个在[0.0, 1.0)范围内的随机浮点数。 - `random.uniform(size=1)` 返回一个包含一个随机数的一维数组。 - `random.uniform(5, 6)` 返回一个在[5.0, 6.0)范围内的随机浮点数。 - `random.uniform(5, 6, size=(2,3))` 返回一个形状为(2,3)的二维数组，其中每个元素都在[5.0, 6.0)范围内。 2. **numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)** 类似于`uniform`函数，但默认生成的是[0, 1)范围内的随机浮点数。`rand`函数接受多个参数来定义数组的维度。例如： - `random.rand()` 返回一个在[0.0, 1.0)范围内的随机浮点数。 - `random.rand(1)` 返回一个一维数组，包含一个在[0.0, 1.0)范围内的随机浮点数。 - `random.rand(3,2)` 返回一个3行2列的二维数组，所有元素在[0.0, 1.0)范围内。 3. **numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='I')** 生成在给定范围内的整数。`low`是下界，`high`是上界（不包括）。如果`high`未指定，则默认为`low+1`。`size`参数用于设置生成数组的形状。`dtype`参数用于指定数据类型。例如： - `random.randint(8)` 返回一个在[0, 8)范围内的随机整数。 - `random.randint(8, size=1)` 返回一个形状为(1,)的一维数组，包含一个在[0, 8)范围内的随机整数。 - `random.randint(8, size=(2,2,3))` 返回一个3维数组，所有元素在[0, 8)范围内。 4. **numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)** 与`randint`类似，但这里的边界是闭合的，即包含`low`和`high`。如果`high`未指定，则默认为`low`。请注意，此函数在numpy 1.17版本后已被弃用，推荐使用`randint`代替。 5. **numpy.random.random(size=None)** 生成[0.0, 1.0)之间的浮点数。`size`参数可以用来指定生成数组的形状。例如： - `random.random(5)` 返回一个包含5个随机浮点数的一维数组。 - `random.random()` 返回一个在[0.0, 1.0)范围内的随机浮点数。其他相关的函数还包括`numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)`，它生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数；`numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)`允许指定均值和方差；以及`numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)`，用于从给定的一组值中随机选择，可选是否放回和指定概率分布。在实际应用中，`numpy.random`模块的这些函数经常被用于模拟实验、数据生成、模型训练等各种场景，对于理解和掌握Python中的数值计算是非常重要的。通过灵活运用这些函数，我们可以创建各种随机数据集，以满足不同的计算需求。

numpy.random.lognormal函数是用于生成符合对数正态分布的随机数的。对数正态分布指的是对数值服从正态分布的分布，即对数值的分布呈现出正态分布的形态。该函数的参数为mu、sigma和size，其中mu和sigma分别为对数正态分布的均值和标准差，size为生成随机数的数量或形状。函数返回一个由随机数构成的数组。

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numpy.random.lognormal

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mean = np.random.uniform(3, 5,numpatient) # 生成均值在[3,5]范围内的随机数 std = np.random.choice([0.05, 0.3],numpatient) # 从集合{0.05,0.3}中随机选择一个标准差 duration = np.random.lognormal(mean, std)#手术时间如何让这段代码的duration生成的数是整数

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