生成随机数

随机数生成器允许你从指定的分布中抽取一个随机数。numpy 的 random 子包中包含了多个随机数生成器。我们将把这个包导入为 rnd，以减少输入量。

1import numpy.random as rnd

随机数生成器的一个例子是 randint() 函数。randint(low, high, size) 函数返回一个包含 size 个整数的数组，每个整数都是从 low 到 high（不包括 high）之间随机抽取的。

使用 help('numpy.random') 命令来了解 Python 中更多的随机数生成器。

假设我们抛硬币 10 次，将正面赋值为 0，反面赋值为 1。我们将 high 设置为 1 + 1，这意味着它比期望的最大值大 1。因此，这个命令会生成一个由 0 和 1 组成的数组。

让我们看看如何在代码中实现这一点。

1import numpy as np
2import numpy.random as rnd
3
4print(rnd.randint(0, 1 + 1, 10))

我们将 randint() 的 high 参数设为 2（比最大值大 1），low 参数设为 0。再次运行上面的代码以查看效果。

并非真正随机？

内部，随机数生成器从一个称为 种子 的数值开始。种子是在调用随机数生成器时自动生成的（据称是随机的）数字。

由于种子值决定了你获得的随机数序列，有些人可能会认为生成的序列最多只是伪随机的。你可能不希望将其用于任何重要的加密问题，但就我们的用途而言，它们已经足够随机了。

在下面的代码中，我们将 seed 设为 $10$：

1import numpy as np
2import numpy.random as rnd
3
4rnd.seed(10)
5print(rnd.randint(0, 1 + 1, 10))

如果我们再次调用 randint() 函数，会得到相同的零和一的序列。再次运行上面的代码以查看效果。

能够生成完全相同的序列在代码开发过程中非常有用。例如，通过设置随机数生成器的种子，你可以将自己的输出与其他人解决同一问题的输出进行比较。

提取随机数

numpy.random 模块允许你使用 choice() 函数从给定数组中抽取随机数。choice() 的输入参数包括样本数组、随机选择值的大小以及是否替换。

1rnd.choice(array, size, replace)

choice() 函数有一个 replace 参数，用于指定是否带替换地选取值。replace 的值是一个布尔值。

1import numpy as np
2import numpy.random as rnd
3
4arr = np.arange(1, 11) 
5pick = rnd.choice(arr, 3, replace = True)
6print(pick)

反复运行代码，观察输出的变化。

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在下一课中，我们将学习随机变量的一个常见问题：抛硬币。