Язык программирования Python

       

Модуль RandomArray


В этом модуле собраны функции для генерации массивов случайных чисел различных распределений и свойств. Их можно применять для математического моделирования.

Функция RandomArray.random() создает массивы из псевдослучайных чисел, равномерно распределенных в интервале (0, 1):

>>> import RandomArray >>> print RandomArray.random(10) # массив из 10 псевдослучайных чисел [ 0.28374212 0.19260929 0.07045474 0.30547682 0.10842083 0.14049676 0.01347435 0.37043894 0.47362471 0.37673479] >>> print RandomArray.random([3,3]) # массив 3x3 из псевдослучайных чисел [[ 0.53493741 0.44636754 0.20466961] [ 0.8911635 0.03570878 0.00965272] [ 0.78490953 0.20674807 0.23657821]]

Функция RandomArray.randint() для получения массива равномерно распределенных чисел из заданного интервала и заданной формы:

>>> print RandomArray.randint(1, 10, [10]) [8 1 9 9 7 5 2 5 3 2] >>> print RandomArray.randint(1, 10, [10]) [2 2 5 5 7 7 3 4 3 7]

Можно получать и случайные перестановки с помощью RandomArray.permutation():

>>> print RandomArray.permutation(6) [4 0 1 3 2 5] >>> print RandomArray.permutation(6) [1 2 0 3 5 4]

Доступны и другие распределения для получения массива нормально распределенных величин с заданным средним и стандартным отклонением:

>>> print RandomArray.normal(0, 1, 30) [-1.0944078 1.24862444 0.20415567 -0.74283403 0.72461408 -0.57834256 0.30957144 0.8682853 1.10942173 -0.39661118 1.33383882 1.54818618 0.18814971 0.89728773 -0.86146659 0.0184834 -1.46222591 -0.78427434 1.09295738 -1.09731364 1.34913492 -0.75001568 -0.11239344 2.73692131 -0.19881676 -0.49245331 1.54091263 -1.81212211 0.46522358 -0.08338884]

Следующая таблица приводит функции для других распределений:

Функция и ее аргументыОписание
F(dfn, dfd, shape=[])F-распределение
beta(a, b, shape=[])Бета-распределение
binomial(trials, p, shape=[])Биномиальное распределение
chi_square(df, shape=[])Распределение хи-квадрат
exponential(mean, shape=[])Экспоненциальное распределение
gamma(a, r, shape=[])Гамма-распределение
multivariate_normal(mean, cov, shape=[])Многомерное нормальное распределение
negative_binomial(trials, p, shape=[])Негативное биномиальное
noncentral_F(dfn, dfd, nconc, shape=[])Нецентральное F-распределение
noncentral_chi_square(df, nconc, shape=[])Нецентральное хи-квадрат распределение
normal(mean, std, shape=[])Нормальное распределение
permutation(n)Случайная перестановка
poisson(mean, shape=[])Пуассоновское распределение
randint(min, max=None, shape=[])Случайное целое
random(shape=[])Равномерное распределение на интервале (0, 1)
random_integers(max, min=1, shape=[])Случайное целое
standard_normal(shape=[])Стандартное нормальное распределение
uniform(min, max, shape=[])Равномерное распределение



Содержание раздела