Python随机数与分布生成：面试准备

该文本是关于面试准备的，主要涵盖了Python编程中随机采样和生成各种分布随机数的方法，以及一些基本的数据处理操作。 在面试准备中，掌握数据处理和随机模拟是至关重要的技能，特别是在数据分析、机器学习或统计学等领域。以下是一些关键的知识点： 1. **随机采样**： - `np.random.permutation(data)`：用于对数组或列表进行洗牌操作，返回一个随机排列的新数组，不改变原数组。 - `np.random.choice(data, size=None, replace=True, p=None)`：从给定的序列中随机抽取样本。`size`指定抽取样本的数量，`replace`控制是否允许重复抽样，`p`是可选的概率分布权重。 2. **生成随机数**： - `np.random.rand(d0, d1, ..., dn)`：生成`d0*d1*...*dn`个在[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。 - `np.random.randn(d0, d1, ..., dn)`：生成同样形状的随机数，服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）。 - `np.random.binomial(n, p, size=None)`：生成二项分布的随机数，参数`n`是试验次数，`p`是每次试验成功的概率。 - `np.random.randint(low, high=None, size=None)`：生成在`low`和`high-1`之间（包含`low`，不包含`high`）的整数随机数。 3. **数据处理**： - `np.random.random(size=None)`：生成在[0, 1)区间内的浮点型随机数序列。 - `cal_dist(data)`：这个函数计算数据在特定区间内的频数分布，通过将数据范围划分为10等份，并统计每一份内的数据数量。 4. **数据打乱**： - `np.random.shuffle(array)`：直接在原数组上进行洗牌操作，不返回新数组，只改变原数组的顺序。 了解并熟练运用这些Python的numpy库函数，对于处理和分析数据，进行随机模拟实验，以及在面试中展示你的编程能力至关重要。在实际应用中，这些工具可以用来测试假设、模拟复杂系统的行为、进行模型验证，或者仅仅是为了生成随机数据集以进行性能测试。因此，熟悉并能够灵活运用这些方法是成为优秀数据科学家或工程师的关键一步。