tensorflow學習之路（二）numpy中生成隨機樣本的的常用方法介紹

一、1、numpy中random方法的使用：（用來生成隨機樣本點）

1、numpy.random.rand(d0, d1, ....dn):

    生成指定形狀的數組，其元素值是在均勻分佈[0, 1]之間隨機生成，其中d0, ...dn表示的是數組的大小（也就是維數，只有一個數字時默認是一維的），如果不指定大小，默認返回一個隨機數值。數組默認的返回類型是float.如果指定100，那麼返回一個1*100的一維數組。

例如：

1. w0 = np.random.rand()
2. print w0, "\n"
4. w00 = np.random.rand(2, 3)
5. print w00, "\n"

1. 0.528211605811 #0-1之間的隨機值
3. [[ 0.89478507 0.81066081 0.04658165]#0-1之間的隨機值
4. [ 0.88438714 0.76890682 0.86752058]]

2、numpy.random.randn(d0, d1, ...dn):

  從標準正態分佈中返回一個隨機樣本。

<1>、無參數

1. w1 = np.random.randn()
2. print w1, "\n"

-0.755503212712 

<2>指定返回樣本的大小

1. w2 = np.random.randn(2, 3)
2. print w2, "\n"

1. [[ 0.34894362 -0.90593742 1.41079113]
2. [-0.67110078 -0.21309708 1.01333301]]

<3>從指定方差和均值的正態分佈中隨機生成一個樣本：

  樣式：

  sigma * numpy.random.randn(d0, ...,dn) + mu

1. sigma = 1.3
2. w3 = sigma * np.random.randn(2, 3)
3. print w3

1. [[ 1.12659049 -2.13454097 -0.84336796]
2. [-0.00758082 -0.52353856 0.9649422 ]]

3、np.random.randint(0,10,size=3)  #等價於np.random.randint(0,10,3)          #生成0-10的3個隨機整數，只有一個數字3表示是生成一個1*3的一維矩陣

array([6, 7, 7])                               #爲1*3的矩陣

np.random.randint(0,10,size=(3,3))

Out[351]:                                         
array([[5, 1, 4],

         [2, 8, 4],                                       #爲3*3的矩陣                              

         [4, 2, 3]])

5、x=['Python','data','random','Mining','good']
random.shuffle(x)
print (x)
                                                                    
                                                                              # 用於將一個列表中的元素打亂,
['Mining', 'Python', 'random', 'data', 'good']

6、lists=[1,2,3,4,5,6,7,8,10]                                  #從指定序列中隨機獲取指定長度的片斷
a=random.sample(lists,3)
print (a)


[8, 6, 10]

二、numpy中使用linspace方法生成隨機樣本點

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linspace.html

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)Parameters(參數): 
start : 序列的起始點.
stop : 序列的結束點
num : 生成的樣本數，默認是50。必須是非負。
endpoint : 如果True，'stop'是最後一個樣本。否則，它不包括在內。默認爲True。
retstep :  如果True,返回 (`samples`, `step`)
dtype : 

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第1個例子endpoint的使用：

import numpy as np
print(np.linspace(2.0, 3.0, num=5))
print(np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=True))
print(np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False))

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輸出：

[ 2.    2.25  2.5   2.75  3.  ]
[ 2.    2.25  2.5   2.75  3.  ]
[ 2.   2.2  2.4  2.6  2.8]

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從上面輸出可以看出endpoint=True時，輸出包含了“stop”這個樣本點；endpoint=False時，輸出不包括“stop”這個樣本點；默認情況endpoint=True。

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第2個例子retstep的使用：

import numpy as np

print(np.linspace(2.0, 3.0, num=5))
a = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
print(a)
print(a[0])
print(a[1])

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輸出：

[ 2.    2.25  2.5   2.75  3.  ]
(array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25)
[ 2.    2.25  2.5   2.75  3.  ]
0.25

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retstep=True時輸出了步長（step），此時步長爲0.25

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第3個例子：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
N = 8
y = np.zeros(N)
x1 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=True)
x2 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=False)
plt.plot(x1, y, 'o')
plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
plt.ylim([-0.5, 1])
plt.show()

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輸出：