Python 生成随机数

哈伦20192026-04-01 10:36

一、生成满足标准状态分布的随机数

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import numpy as np  
  
# 生成1000个满足标准正态分布的随机数  
random_numbers = np.random.randn(1000)  
  
# 打印前10个随机数以查看  
print(random_numbers[:10])  
  
# 如果需要，可以将这些随机数保存到CSV文件中  
import pandas as pd  
  
# 将随机数转换为DataFrame  
df = pd.DataFrame(random_numbers, columns=['Random_Numbers'])  
  
# 保存DataFrame到CSV文件  
csv_file_path = 'normal_distributed_random_numbers.csv'  
df.to_csv(csv_file_path, index=False)  
  
print(f"随机数已保存到 {csv_file_path}")

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[ 4.23940896e-01  5.74976343e-01  8.34917270e-04  6.62136676e-01
  1.69540374e+00  1.25813802e+00 -9.43009884e-01 -9.25107804e-01
 -1.89330934e+00 -5.57415578e-01]

二、生成自定义分布条件的随机数

例：生成1-5范围内的整数（1,2,3,4,5）1000个，要求分别按照10%，20%，30%，20%，20%的比例产生。

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import numpy as np
import pandas as pd

# 定义每个数字的概率，注意这里不需要加起来为1，numpy会自动处理
probabilities = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]

# 生成1000个随机数，使用numpy的random.choice函数，并指定概率
# 注意np.random.choice的p参数是概率数组，不需要手动调整索引
random_integers = np.random.choice(range(1, 6), size=1000, p=probabilities)

# 将随机整数转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'RandomInt': random_integers})

# 保存DataFrame到CSV文件
csv_file_path = 'random_integers.csv'  # 确保文件路径和文件名正确
df.to_csv(csv_file_path, index=False)

print(f"随机整数已保存到{csv_file_path}")

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随机整数已保存到random_integers.csv