🍦 NumPy库多数需要快速计算的部分主要由C或C++编写，旨在提供一个比传统Python列表快50倍的数组对象，即ndarray。

1 随机数

随机数
- 伪随机数：通过一些算法生成的随机数。
  - 通过random处理随机数，randint()返回随机整数，rand()返回0-1之间的随机浮点数。
  - randint()使用size参数来制作随机数组，randint()和rand()都允许指定数组的形状。
  - choice()允许根据数组值生成随机值，添加一个size参数来指定数组的形状。
- 真随机数：没有规律，不能预见的数，使用物理现象产生，例如投硬币猜测正反面。

from numpy import random

x = random.randint(100)
print(x)                            # 0-100的随机整数
y = random.rand()
print(y)                            # 0-1的随机浮点数
print("----------------------------------------------------------")

x = random.randint(100, size=(5))
print(x)                            # 生成一个一维数组，包含5个从0-100的随机整数
y = random.randint(100, size=(3, 5))
print(y)                            # 生成一个3行的二维数组，每行包含5个从0-100的随机整数
print("----------------------------------------------------------")

x = random.rand(5)
print(x)                            # 生成一个一维数组，包含5个0-1之间的随机浮点数
y = random.rand(3, 5)
print(y)                            # 生成一个3行的二维数组，每行包含5个0-1之间的随机浮点数
print("----------------------------------------------------------")

x = random.choice([3, 5, 7, 9])
print(x)                            # 返回数组中的一个值
y = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5))
print(y)                            # 生成一个由数组参数3、5、7和9中的值组成的二维数组

2 数据分布

数据分布
- 指在分布式环境中通过合理分布数据，提高数据操作自然并行度，以达到最优执行效率的目的。
- 主要内容是数据位置的存放和高效的数据划分问题，是所有可能值的列表及每个值出现的频率。
- 随机分布：一组遵循一定概率密度函数的随机数。
  - 概率密度函数：表示描述连续概率的函数，即数组中所有值的概率。
  - choice()方法依据定义的概率生成随机数，允许指定每个值的概率。
  - 概率由0-1之间的数字设置，0表示该值永远不会出现，1表示始终出现。
  - 所有的概率数之和为1，还可以通过size参数指定数组的形状来返回数组。

from numpy import random

# 生成一个包含100个值的一维数组，其中生成3概率0.1，5概率0.3，7概率0.6，9概率0
x = random.choice([3, 5, 7, 9], p=[0.1, 0.3, 0.6, 0.0], size=100)
print(x)

3 随机排列

随机排列
- shuffle()：就地改变数组元素的排序，即对原始数组进行的更改。
- permutation()：返回一个重新排列的数组，并保持原始数组不变。

import numpy as np
from numpy import random

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
random.shuffle(arr1)                 # 随机打乱数组元素
print(arr1)

arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(random.permutation(arr2))      # 生成数组元素的随机排列

4 Seaborn

Seaborn
- 代表一个在底层使用Matplotlib绘制图形的库，用于可视化随机分布。
- 打开系统上的命令窗口，输入命令进行安装：pip install seaborn。
- 使用前需要先导入Matplotlib模块的pyplot对象，以及安装好的第三方库seaborn模块。
- Distplot代表分布图，将一个数组作为输入并绘制一条与数组中点的分布相对应的曲线。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

sns.distplot([0, 1, 2, 3, 4, 5])    # FutureWarning警告，distplot已弃用
plt.show()                          # 绘制分布图

sns.distplot([0, 1, 2, 3, 4, 5], hist=False)
plt.show()                          # 绘制没有直方图的分布图

5 连续分布

连续分布
- Continuous Distribution，一个随机变量在其区间内能够取任何数值时所具有的分布。
- 常用分类
  - 正态分布：最常用，特点是密度函数以均值为中心对称分布，适用于描述一般经济变量的概率分布。
  - 均匀分布：概率论和统计学中叫矩形分布，是对称概率分布，相同长度间隔的分布概率是等可能的。
  - 增长分布：也称为逻辑斯蒂分布，具有S形曲线形状。该分布在中心区域变化较快，在两端逐渐平缓。
  - 指数分布：用来表示独立随机事件发生的时间间隔，重要特征是无记忆性，又称为遗失记忆性。
  - 伽玛分布：指数分布的推广，适用于描述正值随机变量的分布，有两个参数，形状和尺度参数。
  - 贝塔分布：特点是密度函数为最大值两边的不对称分布，适用于描述工期等不对称分布的变量。
  - 经验分布：对产生样本点累积分布函数的估计，统计学中是与样本的经验测度相关的分布函数。
  - 卡方分布：由平均为0、方差为1的独立标准正态随机变量的平方和构成，用于统计推断和假设检验。
  - 瑞利分布：指的是一种正值随机变量的连续概率分布，常用于描述具有幅度的正向随机变量的分布。
  - 帕累托分布：一种用于描述不平等现象的概率分布，具有长尾形状，应用于经济学、金融学等领域。
  - 三角型分布：密度数由最大值、最可能值和最小值构成的对称或不对称的三角型。

5-1 正态分布

正态分布
- Normal Distribution，又叫常态分布或高斯分布，Gaussian Distribution。
- 重要分布之一，适合许多事件的概率分布，正态曲线呈钟型(即钟形曲线)。
- 使用random.normal()方法获取正态分布数据，有以下三个参数。
  - size(指返回数组的形状)、loc(即平均值，钟型峰值所在的位置)。
  - scale(标准偏差，偏差越小，偏离算术平均值就越少，反之亦然)。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)                            # 生成大小为2x3的随机正态分布

y = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(y)                            # 生成大小为2x3的随机正态分布，平均值为1，标准差为2

sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()                          # 正态分布的可视化

5-2 均匀分布

均匀分布
- Uniform Distribution，用于描述每个事件发生机会均等的概率。
- 用random.uniform()方法获取均匀分布数据，有以下3个参数。
  - a：下限，默认0.0。
  - b：上限，默认1.0。
  - size：返回数组的形状。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.uniform(size=(2, 3))
print(x)                            # 创建一个2x3均匀分布样本

sns.distplot(random.uniform(size=1000), hist=False)
plt.show()                          # 均匀分布的可视化

5-3 增长分布

增长分布
- Logistic Distribution，又叫逻辑斯谛分布，用于描述增长。
- 广泛用于逻辑回归、神经网络等机器学习，连续型概率分布的一种。
- 使用random.logistic()方法获取增长分布数据，有以下三个参数。
  - size：返回数组的形状。
  - loc：峰值的位置，默认为0。
  - scale：标准偏差，默认为1。
- 增长分布与正态分布的区别
  - 增长分布的尾部下方面积更大，意味着代表了更远离均值的事件发生可能性。
  - 对于较高的尺度值(标准偏差)，除峰值外，正态分布和增长分布几乎是相同。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)                            # 从均值为1且标准差为2的增长分布中抽取2x3个样本

sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()                          # 增长分布的可视化

sns.distplot(random.normal(scale=2, size=1000), hist=False, label="normal")
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False, label="logistic")
plt.show()

5-4 指数分布

指数分布
- Exponential Distribution，也叫负指数分布。
- 用于描述直到下一个事件的时间，例如失败或成功等。
- 使用random.exponential()方法获取指数分布数据。
  - size：代表返回数组的形状。
  - scale：速率的倒数，默认1.0。
- 泊松分布与指数分布的区别
  - 泊松分布是一种离散概率分布，指数分布是一种连续概率分布。
  - 泊松分布：用于描述一段时间之内，发生某个独立事件的次数。
  - 指数分布：用于描述这些事件之间的时间间隔，具有单峰形状。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.exponential(scale=2, size=(2, 3))
print(x)                            # 以2x3大小绘制一个2.0比例的指数分布样本

sns.distplot(random.exponential(size=1000), hist=False)
plt.show()                          # 指数分布的可视化

5-5 卡方分布

卡方分布
- Chi-Square Distribution，又叫西格玛分布，用于验证假设的基础。
- 用random.chisquare()方法获取卡方分布数据，有以下两个参数。
  - df：代表自由度，数字指定。
  - size：代表返回数组的形状。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.chisquare(df=2, size=(2, 3))
print(x)                            # 抽取一个自由度为2，大小为2x3的卡方分布样本

sns.distplot(random.chisquare(df=1, size=1000), hist=False)
plt.show()                          # 卡方分布的可视化

5-6 瑞利分布

瑞利分布
- Rayleigh Distribution，应用于信号处理，例如：无线信号的强度等。
- 使用random.rayleigh()方法获取瑞利分布数据，有以下两个参数。
  - size：代表返回数组的形状。
  - scale：标准偏差，默认1.0。
- 在单位StdDev(标准偏差)中，自由度为2的瑞利分布和卡方分布相同。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.rayleigh(scale=2, size=(2, 3))
print(x)                            # 绘制一个尺度为2且大小为2x3的瑞利分布样本

sns.distplot(random.rayleigh(size=1000), hist=False)
plt.show()                          # 瑞利分布的可视化

5-7 帕累托分布

帕累托分布
- Pareto Distribution，经济学以外又被叫布拉德福分布。
- 帕累托分布即80-20分布，指的是20%的因素导致80%的结果。
- 用random.pareto()方法获取帕累托分布数据，有以下2个参数。
  - a：形状参数，数字指定。
  - size：指返回数组的形状。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.pareto(a=2, size=(2, 3))
print(x)                            # 绘制一个形状为2且大小为2x3的帕累托分布样本

sns.distplot(random.pareto(a=2, size=1000), kde=False)
plt.show()                          # 帕累托分布的可视化

6 离散分布

离散分布
- Discrete Distribution，随机变量只能取有限或可数无限数量的值的概率分布。
- 常用分类
  - 二项分布：在概率论和统计学中，n个独立的成功或失败试验里成功次数的离散概率分布。
  - 多项分布：该分布用于描述在多次独立重复的试验中，多个不同结果发生次数的概率分布。
  - 泊松分布：统计与概率学里常见的离散概率分布，法国数学家西莫恩·德尼·泊松在1838年时发表。
  - 几何分布：n次伯努利试验中试验k次才得到首次成功的机率，即前k-1次失败，第k次成功的概率。
  - 超几何分布：用于描述从有限总体中进行无放回抽样的结果，例如从产品中随机抽取不良品的数量。
  - 齐普夫分布：常用于描述自然语言处理、文本分析和网页访问等领域中的现象，属于一种幂律分布。
  - 负二项分布：Negative Binomial Distribution，统计学上一种离散概率分布。

6-1 二项分布

二项分布
- Binomial Distribution，又叫伯努利分布，离散概率分布的一种。
- 二项分布描述二项式场景的结果，例如抛硬币，要么正面要么反面。
- 使用random.binomial()方法获取二项分布数据，有以下三个参数。
  - n(代表的是试验次数，数字指定)、size(代表返回数组的形状)。
  - p(每次试验的发生概率，例如每次抛硬币正反面概率都是0.5)。
- 如果二项分布有足够的数据点，将与具有一定位置和尺度的正态分布相似。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)                            # 给定10次抛硬币试验，生成10个数据点

sns.distplot(random.binomial(n=10, p=0.5, size=1000), hist=True, kde=False)
plt.show()                          # 二项分布的可视化

sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=5, size=1000), hist=False, label="normal")
sns.distplot(random.binomial(n=100, p=0.5, size=1000), hist=False, label="binomial")
plt.show()

6-2 多项分布

多项分布
- Multinomial Distribution，是二项分布的推广。
- 描述了多项式场景的结果，例如人群血型，掷骰结果等。
- 使用random.multinomial()方法可获取多项分布数据。
  - size(返回数组的形状)、n(结果数量，如掷骰子共6个结果)。
  - pvals(指定结果概率的列表，例如：掷骰子的概率为6个1/6)。
- 返回的多项样本不会只产生单个值，结果会生成pvals中的对应值。
- 由于是二项分布的推广，视觉效果和正态分布的相似性与二项分布的相同。

from numpy import random

x = random.multinomial(n=6, pvals=[1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6])
print(x)                             # 抽出一个掷骰子的样本

6-3 泊松分布

泊松分布
- Poisson Distribution，离散概率分布的一种。
- 泊松分布估计事件在指定时间内可以发生的次数。
- 使用random.poisson()方法获取泊松分布数据。
  - size：指返回数组的形状。
  - lam：发生率或已知次数。
- 足够大的泊松分布，类似于二项分布和具特定标准偏差和均值的正态分布。
- 泊松分布与二项分布的区别
  - 二项分布适用于独立重复的二元试验，而泊松分布则适用于连续试验。
  - n非常大且p接近于0的二项分布，几乎与泊松分布相同，n*p约等于lam。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.poisson(lam=2, size=10)
print(x)                            # 生成随机1x10发生次数为2的分布

sns.distplot(random.poisson(lam=2, size=1000), kde=False)
plt.show()                          # 泊松分布的可视化

sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=7, size=1000), hist=False, label="normal")
sns.distplot(random.poisson(lam=50, size=1000), hist=False, label="poisson")
plt.show()

sns.distplot(random.binomial(n=1000, p=0.01, size=1000), hist=False, label="binomial")
sns.distplot(random.poisson(lam=10, size=1000), hist=False, label="poisson")
plt.show()

6-4 几何分布

import warnings                      # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

sns.distplot(random.geometric(p=0.5, size=1000), hist=True, kde=False)
plt.show()                           # 几何分布的可视化

6-5 超几何分布

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

sns.distplot(
    random.hypergeometric(ngood=10, nbad=10, nsample=5, size=1000),
    hist=True, kde=False
)
plt.show()                          # 超几何分布的可视化

6-6 齐普夫分布

齐普夫分布
- Zipf Distribution，又叫Zeta分布，用于根据Zipf定律对数据进行采样。
- 齐夫定律(Zipf)：实验定律，一集合中第n个常用项是最常用项的1/n倍。
- 使用random.zipf()方法可以获取齐普夫分布数据，有以下两个参数。
  - a：指定了分布的参数。
  - size：返回数组的形状。

import warnings                     # 忽略警告提示
import seaborn as sns
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore", message="`distplot` is a deprecated function")

x = random.zipf(a=2, size=(2, 3))
print(x)                            # 抽取一个分布参数为2且大小为2x3的齐普夫分布样本

y = random.zipf(a=2, size=1000)
sns.distplot(y[y < 10], kde=False)
plt.show()                          # 齐普夫分布的可视化

Python

#NumPy #Seaborn #Matplotlib

Python NumPy 随机

https://stitch-top.github.io/2021/04/06/python/python05-python-numpy-sui-ji/

作者

Dr.626

发布于

2021年4月6日 23:17:30

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