أرقام عشوائية في NumPy

什么是随机数？

随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。

伪随机和真随机

计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。
如果存在生成随机数的程序，则可以预测它，因此它就不是真正的随机数。
通过生成算法生成的随机数称为伪随机数。
我们可以生成真正的随机数吗？
是的。为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数，我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。
我们不需要真正的随机数，除非它与安全性（例如加密密钥）有关或应用的基础是随机性（例如数字轮盘赌轮）。
在本教程中，我们将使用伪随机数。

生成随机数

NumPy 提供了 random 模块来处理随机数，以下演示生成一个 0 到 100 之间的随机整数：

　>>> من NumPy وارد random
　>>> x = random.randint(100)
　>>> print(x)
　56

生成随机浮点

random 模块的 rand() 方法返回 0 到 1 之间的随机浮点数，以下演示生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数：

　>>> من NumPy وارد random
　>>> x = random.rand()
　>>> print(x)
　0.4755747164243269

生成随机数组

在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组，randint() 方法接受 size 参数，您可以在其中指定数组的形状。
以下演示生成一个 1-D 数组，其中包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数：

　>>> من NumPy وارد random
　>>> x=random.randint(100, size=(5))
　>>> print(x)
　[36 14 12 91 36]

生成有 3 行的 2-D 数组，每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数：

　>>> من NumPy وارد random
　>>> x = random.randint(100, size=(3, 5))
　>>> print(x)
　[[20 64 23 6 66]
　　[74 11 21 61 70]
　　[24 47 22 22 31]]

rand() 方法还允许您指定数组的形状。以下演示生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组：

　>>> من NumPy وارد random
　>>> x = random.rand(5)
　>>> print(x)
　[0.63254731 0.0275278 0.83592219 0.41890601 0.84496798]

إنشاء مصفوفة ثنائية بحجم 3 صفوص تحتوي على 5 أرقام عشوائية لكل صف:

　>>> من NumPy وارد random
　>>> x = random.rand(3, 5)
　>>> print(x)
　[[0.51798216 0.70541454 0.03600922 0.2279383 0.2184512 ]
　　[0.91734846 0.07877026 0.75949221 0.7876666 0.20983625]
　　[0.25935065 0.37637584 0.7793815 0.65035139 0.66673048]

choice() يُنتج أرقامًا عشوائيةً من النصي

يُمكن لهذا الأسلوب إنشاء قيمة عشوائية بناءً على نصي. يُعتبر هذا الأسلوب يقوم بتعيين النصي كمعامل ويُعيد قيمةً عشوائيةً واحدة.

　>>> من NumPy وارد random
　>>> x = random.choice([3, 5, 7, 9])
　>>> print(x)
　5

يُمكن لمتغير choice() أن يعيد قيمةً مرتبطةً بأي قيمة من القيم في النصي. يمكنك إضافة متغير size لتعريف شكل النصي. قم بإنشاء نصي ثنائي يُكون من القيم في النصي (3،5،7،9):

　>>> من NumPy وارد random
　>>> x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5))
　>>> print(x)
　[[7 9 7 5 9]
　　[3 3 3 7 9]
　　[7 5 9 3 7]