python生成和固定的随机数组

要生成一个总和固定、指定长度的随机数序列，可以使用Python的numpy库来实现。下面是一个示例代码：

import numpy as np

def allocation_amount(num_people, total):
    a = np.random.uniform(0, total, size=num_people-1)
    a.sort()
    a = np.append(a, [0, total])
    b = np.diff(a)
    return b

num_people = 5
total = 2022
random_array = allocation_amount(num_people, total)
print(random_array)

在这个代码中，`allocation_amount`函数接受两个参数：`num_people`表示数组的长度，`total`表示数组的总和。函数内部使用`np.random.uniform`生成指定长度的随机小数序列，并通过排序和计算差值得到最终的随机数组。

例如，使用`num_people = 5`和`total = 2022`调用`allocation_amount`函数，就会生成一个长度为5、总和为2022的随机数组。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改。

相关问题

python生成正态分布随机数组

要用Python生成正态分布随机数组，可以使用NumPy库中的random模块中的normal函数。下面是一种实现方法：

首先，需要安装NumPy库。可以使用命令`pip install numpy`进行安装。

接下来，导入NumPy库并生成正态分布随机数组。

import numpy as np

# 指定均值和标准差
mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差

# 生成大小为n的正态分布随机数组
n = 10
random_array = np.random.normal(mu, sigma, n)

print(random_array)

以上代码中，我们通过设置`mu`和`sigma`来指定正态分布的均值和标准差。`n`表示生成数组的大小。`np.random.normal(mu, sigma, n)`用于生成大小为`n`的正态分布随机数组。

执行以上代码，就会输出一个生成的正态分布随机数组。

注意，代码中的`np`是导入的NumPy库的别名。

python生成随机数，随机数组的方法

在 Python 中生成随机数和随机数组是非常常见的需求，主要用于模拟、测试以及数据科学等领域。Python 提供了几种不同的方式来完成这个任务，最常用的就是内置的 `random` 库与第三方库如 NumPy 和 PyTorch 等提供的工具。

### 使用 `random` 模块生成随机数

这是 Python 内置的标准库之一，适合简单的应用场景。它可以生成浮点型或整形伪随机数序列。

1. **基本用法**

import random

# 生成介于 a 和 b 之间的一个随机整数（包括a和b）
rand_int = random.randint(0, 9)
print(rand_int)

# 返回一个范围内的下一个随机浮点数 x ,其中 a <= x < b。
rand_float = random.uniform(0, 1)
print(rand_float)

# 随机从列表中选取一项
items = ['apple', 'banana', 'orange']
choice_item = random.choice(items)
print(choice_item)

2. **更复杂的分布**

除了均匀分布外，还可以创建其他类型的概率分布，比如正态分布、指数分布等：

normal_variate = random.normalvariate(mu=0, sigma=1) # 正太分步 mu 均值，sigma 方差
expovariate = random.expovariate(lambd=1/10.)        # 指数分布 lambda 参数为平均间隔时间倒数

3. **种子设置 (Seed Setting)**

为了保证结果可以重现，你可以设定随机种子：

random.seed(a=None) # 设置 seed，默认 None 表示基于系统当前时间

### 使用 NumPy 生产高效的随机数组

当涉及到大量数值运算时，NumPy 的性能优势非常明显，因此推荐用于大规模的数据集。

1. **创建一维随机数组**

import numpy as np

one_dim_randoms = np.random.rand(5)      # [0, 1) 区间内五个服从标准均匀分布的样本
integers_in_range = np.random.randint(low=0, high=10, size=(6))   #[low,high)区间六个随机整数
gaussian_distribution_samples = np.random.randn(8)                 #八个服从标准高斯分布的样本

2. **构建多维随机矩阵**

two_dimensional_matrix = np.random.rand(3,4)           # 创建 3×4 的全零初始化矩阵填充[0,1)区间的随机数
matrix_with_shape = np.random.randn(*shape_tuple)     # 根据给定形状构造相应维度的随机数阵列
sample_from_normal_dist_reshaped = gaussian_distribution_samples.reshape((4,-1)) # 改变形状同时保持元素不变

3. **高级功能**

- 通过 `permutation()` 函数打乱现有数组：

shuffled_indices = np.random.permutation(len(my_list))
my_shuffled_data = my_original_data[shuffled_indices]

- 抽取满足某些条件的概率加权采样：

choices_probabilities_associated = ["red", "blue", "green"]
probabilities_for_choices = [0.2, 0.5, 0.3]          # 各项权重之和应等于1
chosen_color = np.random.choice(choices_probabilities_associated,p=probabilities_for_choices,size=(5),replace=True)

4. **固定随机状态以便复现实验结果**

类似地，我们也能够利用 NumPy 固定住其内部使用的 Mersenne Twister PRNG 的初始状态:

np.random.seed(seed_value=int_or_None_default_is_None)

上述内容介绍了如何使用 Python 自带模块及外部包来进行不同类型随机变量和随机数组的操作方法，并提供了简单易懂的例子帮助理解和应用这些技术。