np.random.uniform()和uniform.rvs()

`np.random.uniform()`和`uniform.rvs()`都是NumPy库中用于生成均匀分布随机数的函数。它们都可以创建连续的随机数，范围在指定的两个参数之间。

`np.random.uniform(low, high, size=None)`:
- `low` (包含)：数据分布区间的下界，默认为0.
- `high` (不包含)：数据分布区间的上界。
- `size`：生成数组的形状，如果不指定，则返回单个浮点值。

`random.uniform.rvs(size=None, loc=0.0, scale=1.0, random_state=None)`:
- `size`：同上，生成随机数数组的大小。
- `loc`：默认为0.0，即分布的中心位置。
- `scale`：默认为1.0，决定了取值范围相对于`loc`的距离，例如如果`scale=0.5`，则生成的随机数会在`loc-0.5`到`loc+0.5`范围内。
- `random_state`：可以设置随机数生成的种子，保证每次调用结果一致，如果省略会使用全局的随机状态。

这两个函数的主要区别在于，`np.random.uniform`是直接函数调用，而`uniform.rvs`更像一个方法，提供额外的灵活性和控制选项。如果你想要快速生成一组均匀分布的随机数，可以直接使用`np.random.uniform`；如果需要更多定制化，比如设定随机数生成的序列一致性，可以选择`uniform.rvs`并传入合适的参数。

相关问题

p = 10 mean = np.zeros(p) sigma = np.zeros((p, p)) for i in range(p): for j in range(p): sigma[i, j] = np.exp(-abs(i-j)) mydata = mvn(mean, sigma, size=1000) #生成数据 beta = mvn(0.2np.ones(p),0.01sigma,size=6) #生成后60%数据的β for p2 in range(2,4): mydata[:, p2] = np.where(mydata[:, p2] > 0, 1, 0) #将第二个20%的数据转化为二进制 for p3 in range(5,p): mydata[:, p3] = np.where(mydata[:, p3] > 0.5, 2, np.where(mydata[:, p3] <= -0.5, 0, 1)) U = uniform.rvs(size=1000) U = 1 - U U = np.log(U) J = np.diag(U) # 生成1000个随机数满足(0,1)的均匀分布 for p40 in range(0,4): A11=0.2mydata[:, :p40].sum(axis=1) for p60 in range(4,p): A12=0.2mydata[:, :p60].sum(axis=1) A1=A11+A12 #情景1 B = 10*((0.01)**10) * np.exp(A1) E = np.eye(1000) T = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): T[m, 0] = J[m, m]/ B T = np.sqrt(T).T 删失时间 Ci = np.random.exponential(scale=7, size=1000).reshape(-1, 1) time = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: time[m, 0] = Ci[m, 0] else: time[m, 0] = T E = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: E[m, 0] = 0 else: E[m, 0] = 1 X=mydata Y=time E=E 为什么得出来的T是nan

在给定的代码段中，变量`B`的计算涉及到除以`A1`，而`A1`是一个长度为1000的数组。如果在`A1`中存在0元素，那么除以0将会导致结果为无穷大（inf），进而导致计算出的`T`变量中存在NaN值。

为了解决这个问题，你可以在计算`B`之前，先检查`A1`中是否存在0元素，并将其替换为一个较小的非零值。例如，你可以使用以下代码来替代计算`B`的那一行：

A1 = A11 + A12  # 情景1
A1 = np.where(A1 == 0, 1e-10, A1)  # 将A1中的0替换为较小的非零值
B = 10 * ((0.01) ** 10) * np.exp(A1)

这样做可以避免除以0导致的NaN值问题。请注意，我在代码中使用了一个较小的非零值（1e-10），你可以根据具体情况调整这个值。

df = DataFrame({'gene' : ['gene-%i' % i for i in np.arange(10000)], 'pvalue' : uniform.rvs(size=10000), 'chromosome' : ['ch-%i' % i for i in randint.rvs(0,12,size=10000)]})

这段代码创建了一个名为`df`的Pandas DataFrame对象，其中包含三列数据，分别是`gene`、`pvalue`和`chromosome`。

`gene`列包含10000个字符串元素，每个元素的形式为`gene-i`，其中`i`的取值范围是0到9999，通过`np.arange(10000)`生成。

`pvalue`列包含10000个随机数元素，这些随机数是从0到1之间的均匀分布随机数，通过`uniform.rvs(size=10000)`生成，其中`uniform`是`scipy.stats`模块中的一个随机分布函数。

`chromosome`列包含10000个字符串元素，每个元素的形式为`ch-i`，其中`i`的取值范围是0到11之间的随机整数，通过`randint.rvs(0, 12, size=10000)`生成，其中`randint`是`numpy.random`模块中的一个随机数生成函数。

因此，这个DataFrame对象包含有关10000个基因的信息，包括每个基因的名称、P值和染色体位置。