极客笔记Numpy在Python中生成多个独立随机序列
在本文中，我们将介绍使用Numpy在Python中生成多个独立随机序列的方法。Numpy是一个基于Python语言的科学计算库，能够用来进行数值计算、矩阵计算、图像处理等各种操作。其中，Numpy中的random模块提供了大量的随机数生成器函数，可以用来生成均匀分布、正态分布、二项分布等各种类型的随机数。
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随机数生成器
Numpy中的random模块提供了多种随机数生成器函数，其中最常用的是numpy.random.RandomState函数。RandomState可以用来生成精确的伪随机数序列，这些序列看起来是完全随机的，但实际上是由固定的算法生成的。
我们可以使用RandomState生成一个随机数序列，然后根据需要生成一定长度的随机数。以下代码演示了如何使用RandomState生成随机数序列及随机数的语法：
import numpy as np
np.random.seed(123) #设定随机种子
rand = np.random.RandomState(1)
arr1 = rand.randint(10, size=5) #生成五个0-9之间的随机整数
arr2 = rand.rand(5) #生成五个0-1之间的随机浮点数
arr3 = rand.normal(loc=0, scale=1, size=5) #生成五个服从正态分布的随机数
上述代码中，RandomState类的第一个参数seed用来指定随机数生成器的种子，设置seed值可以确保每次生成的随机数结果都一致。在我们的代码演示中，我们使用seed值为123生成了一个RandomState实例rand。接着，我们使用rand实例中的randint、rand和normal方法生成了三个不同类型的随机数序列arr1、arr2、arr3。randint方法生成的是0-9之间的随机整数，rand方法生成的是0-1之间的随机浮点数，normal方法生成的是服从均值为0，标准差为1的正态分布的随机数。
多个独立随机序列的生成
我们有时需要生成多个独立的随机序列，Numpy中提供了多种方法可以生成多个独立的随机序列。
生成多个常规的随机序列
如果只需要生成多个常规的随机序列，可以直接调用RandomState的方法即可，每次调用生成的随机序列独立不相关。以下代码演示了如何生成3个独立序列的随机数：
import numpy as np
np.random.seed(1)
rand = np.random.RandomState(1)
arr1 = rand.randint(10, size=5)
arr2 = rand.randint(10, size=5)
arr3 = rand.randint(10, size=5)
print(arr1, arr2, arr3)
在这个例子中，我们生成了三个长度为5的随机数数组，分别为arr1、arr2、arr3。每个数组中的随机数都是独立的，并且不是来自同一随机数生成器。
用户定义的随机数生成器
如果需要使用自定义的随机数生成器，可以实现自己的RandomState子类，并重载其中的核心方法。
import numpy as np
class MyRandomState(np.random.RandomState):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.count = 0
def myrand(self, size=None):
self.count += 1
return self.rand(size)
在这个例子中，我们定义了一个MyRandomState类，该类继承自numpy.random.RandomState。我们重载了类的init方法，并增加了count属性。同时，我们还实现了自己的随机数生成方法myrand，每次调用myrand方法都会对count属性加1，并返回一个符合标准的随机数序列。
以下代码演示了如何使用MyRandomState生成两个独立随机序列：
np.random.seed(1)
myrand = MyRandomState(1)
arr1 = myrand.myrand(5)
arr2 = myrand.myrand(5)
print(arr1, arr2)
在这个例子中，我们使用MyRandomState的实例myrand生成了两个长度为5的随机数数组，分别为arr1、arr2。每个数组中的随机数都是独立的，并且不是来自同一随机数生成器。
总结
在本文中，我们探讨了如何使用Numpy在Python中生成多个独立随机序列。首先，我们介绍了Numpy的随机数生成器，包括如何使用RandomState生成随机数序列的示例。接着，我们演示了如何生成多个独立的随机序列，包括生成多个常规的随机序列和用户定义的随机数生成器。最后，我们总结了本文中涉及的知识点。