numpy绘制随机数直方图如果要让 scipy.stats 每次产生相同的随机数，如何处理

要让 `scipy.stats` 每次产生相同的随机数，需要在每次生成随机数前设置随机数种子(seed)，可以使用 `numpy.random.seed()` 方法来设置随机数种子。

下面是一个使用 `numpy` 和 `scipy.stats` 绘制随机数直方图的例子，其中将种子设置为 `1`，以保证每次运行时生成相同的随机数：

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1)  # 设置随机数种子

# 生成随机数
x = norm.rvs(size=1000)

# 绘制直方图
plt.hist(x, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 绘制正态分布曲线
x_range = np.linspace(-4, 4, 100)
plt.plot(x_range, norm.pdf(x_range), 'r-', lw=2)

plt.show()

在上述代码中，设置了随机数种子为 `1`，因此每次运行时生成的随机数是相同的，可以得到相同的直方图和正态分布曲线。如果不设置随机数种子，则每次运行时生成的随机数将不同，因此绘制出的直方图和正态分布曲线也会不同。

相关问题

用 numpy 方法产生分布于[37, 55)之间的随机整数 50 个，并将它们转换成顺序统计量，绘制出对应的散点图和直方图；多次运行程序观察图形的效果；然后利用种子方法产生同样的随机数，再观察数据以及直方图的效果。同样地，用 scipy.stats 方法产生以上随机数，并绘制出对应的散点图和直方图；如果要让 scipy.stats 每次产生相同的随机整数，你能有什么办法可以做到？

好的，我会尽力回答您的问题。

首先，使用 numpy 方法产生分布于[37, 55)之间的随机整数 50 个，并将它们转换成顺序统计量，绘制出对应的散点图和直方图的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 产生 50 个分布于[37, 55)之间的随机整数
np.random.seed(0)
data = np.random.randint(37, 55, 50)

# 将随机整数转换成顺序统计量
order_stat = np.argsort(data)

# 绘制散点图和直方图
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(np.arange(50), order_stat)
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Order Statistics')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.hist(data, bins=10)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

运行上述代码得到的散点图和直方图如下：


由于是随机产生的数据，每次运行程序得到的图形可能会有所不同。

接下来，使用种子方法产生相同的随机数，观察数据以及直方图的效果。种子方法可以通过 `np.random.seed()` 函数来实现。下面是修改好的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 产生相同的随机数
np.random.seed(0)
data1 = np.random.randint(37, 55, 50)

# 再次产生相同的随机数
np.random.seed(0)
data2 = np.random.randint(37, 55, 50)

# 将随机整数转换成顺序统计量
order_stat = np.argsort(data1)

# 绘制散点图和直方图
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(np.arange(50), order_stat)
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Order Statistics')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.hist(data1, bins=10, alpha=0.5, label='data1')
plt.hist(data2, bins=10, alpha=0.5, label='data2')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend()
plt.show()

运行上述代码得到的散点图和直方图如下：


可以看到，两次产生的随机数完全一样，因此得到的顺序统计量和直方图也完全一样。

最后，使用 scipy.stats 方法产生以上随机数，并绘制出对应的散点图和直方图。scipy.stats 提供了许多随机数生成函数，其中包括了产生分布于[37, 55)之间的随机整数的函数 randint()。下面是修改好的代码：

import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 产生 50 个分布于[37, 55)之间的随机整数
np.random.seed(0)
data = stats.randint.rvs(37, 55, size=50)

# 将随机整数转换成顺序统计量
order_stat = np.argsort(data)

# 绘制散点图和直方图
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(np.arange(50), order_stat)
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Order Statistics')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.hist(data, bins=10)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

运行上述代码得到的散点图和直方图如下：


如果要让 scipy.stats 每次产生相同的随机整数，可以使用种子方法，即在调用函数之前使用 `np.random.seed()` 函数。例如，可以将上述代码中的第 6 行改为：

np.random.seed(0)
data = stats.randint.rvs(37, 55, size=50, random_state=0)

其中的 `random_state` 参数就是用来指定随机数产生器的种子的。这样，每次运行程序得到的随机数就会完全一样。

用 numpy 方法产生分布于[2, 5)之间的随机数 50 个，并将其转换成 10 行 5 列的数据矩阵，绘制出 bins=10 的直方图，用 scipy.stats 方法产生以上的随机数，并绘制出对应的直方图

好的，以下是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import uniform

# 产生随机数
x = np.random.uniform(low=2, high=5, size=50)

# 转换成10行5列的矩阵
x_matrix = x.reshape((10, 5))

# 绘制直方图
plt.hist(x, bins=10)
plt.title("Histogram of Random Numbers")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

# 使用 scipy.stats 产生随机数
x_scipy = uniform.rvs(loc=2, scale=3, size=50)

# 绘制直方图
plt.hist(x_scipy, bins=10)
plt.title("Histogram of Random Numbers (Scipy)")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

其中，`np.random.uniform(low=2, high=5, size=50)` 用于产生分布于[2, 5)之间的随机数，`x.reshape((10, 5))` 用于将一维数组转换成10行5列的矩阵。`plt.hist` 用于绘制直方图，`uniform.rvs(loc=2, scale=3, size=50)` 用于使用 scipy.stats 产生随机数。