Numpy中的scipy.stats模块与numpy.random模块的区别

在本文中，我们将介绍Numpy中的scipy.stats模块与numpy.random模块的区别，以及两个模块中相似方法之间的差异。在了解这些区别和差异之后，您将能够明智地选择要使用哪个模块中的函数或方法。
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scipy.stats模块与numpy.random模块的区别

scipy.stats模块是SciPy库的一个子模块，用于统计分布和相关函数的计算。它提供了各种分布的PDF（概率密度函数）、CDF（累积分布函数）和其他常见的统计函数，如假设检验、卡方分布、t检验、KS检验等。Numpy.random模块是NumPy库的一个子模块，用于生成各种随机数。它包含了很多生成随机数的函数，如伪随机数生成器、均匀分布随机数、正态分布随机数等。

在使用这两个模块的方法时，我们可以通过函数的不同来区分它们。sciPy.stats模块主要提供的是统计学中的概率分布函数及统计检验函数，如下表所示：

而NumPy.random模块主要提供常规的随机数生成函数，如下表所示：

这两个模块的主要区别在于sciPy.stats主要用于统计分析，而NumPy.random主要用于生成随机数。

相似方法之间的差异

虽然scipy.stats模块和numpy.random模块的功能不同，但它们中的一些功能之间的名称相同或相似。我们可以通过以下示例了解这些方法之间的差异。

1. normal方法：在scipy.stats模块中，normal方法用来计算给定均值和标准差的正态分布的概率密度函数值。而在numpy.random模块中，normal方法用于从指定的正态分布中按照标准正态分布（均值为0，标准差为1）生成随机的样本值。

2. seed方法：在scipy.stats模块中，seed方法设置伪随机数生成器的初始值。而在numpy.random模块中，seed方法用来初始化伪随机数生成器。

3. uniform方法：在scipy.stats模块中，uniform方法用来生成两个值之间的均匀分布随机数。而在numpy.random模块中，uniform方法用于从指定的均匀分布中生成随机样本。

总结

虽然Numpy中的scipy.stats模块和numpy.random模块看似非常的相似，但它们的主要功能和方法之间还是存在较大的差异。因此，在使用这两个模块的类似方法时，要特别注意它们的性质和使用方法，以避免出错。通过本文的介绍，相信大家已经对这两个模块之间的区别有了更深入的了解，下次在使用Numpy时，可以更加熟练的使用它们，达到事半功倍的效果。