Funkcja random.rand () firmy Numpy generuje losowe liczby zmiennoprzecinkowe z przedziału od 0 do 1. Jak przekształcić dane wyjściowe tej funkcji, aby uzyskać losowe liczby zmiennoprzecinkowe z przedziału od -1 do 1?
Wyjście prądowe:
In[]: numpy.random.rand(3, 2)
Out[]:
array([[0.13568674, 0.72465483],
[0.48726461, 0.68867378],
[0.50463821, 0.28619853]])
Pożądane (przykładowe) wyjście:
In[]: numpy.random.rand(3, 2)
Out[]:
array([[-0.13568674, 0.72465483],
[-0.48726461, 0.68867378],
[0.50463821, -0.28619853]])
Nie chciałbym używać random.uniform ().
2 odpowiedzi
Zasadniczo musisz skalować i przesuwać zakres (0, 1) normalnie generowany przez np.random.rand() do zakresu docelowego (-1, 1):
import numpy as np
N = 10
max_val, min_val = 1, -1
range_size = (max_val - min_val) # 2
np.random.rand(N) * range_size + min_val
Lub inna równoważna algebra.
Alternatywnie możesz użyć np.random.randint() do wygenerowania zakresu int do podzielenia przez (ułamek) jego rozmiaru.
Dla Twojego konkretnego zakresu wyglądałoby to następująco:
import numpy as np
N = 10
L = 100
np.random.randint(-L, L, N) / L
Byłoby to (nieco) wolniejsze niż podejście np.random.random(), ale dałoby kontrolę nad „gęstością” wyniku.
(ZMIENIONO: jawnie napisz związek między algebrą a zakresem docelowym)
200/10 = 20 możliwych wartości. Daje to kontrolę nad gęstością. Może to jednak, ale nie musi mieć zastosowania do konkretnego przypadku użycia. Najlepszą rzeczą, być może, jest zastosowanie np.random.rand, a następnie użycie jakiejś formy binningu, jeśli to konieczne. Ale tak, obie metody mogą być odpowiednimi sposobami pobierania próbek w niektórych scenariuszach. Jeśli ktoś na ślepo stosuje jednolite losowe dobór próby, sugerowałbym zastosowanie pierwszej metody.
Jeśli chcesz wygenerować losową liczbę zmiennoprzecinkową między dwiema wartościami a i b, gdzie a < b, jest to robione w następujący sposób. Jest to równoważne z redystrybucją lub ponownym przeskalowaniem losowej dystrybucji między [0,1] do żądanego przedziału [a,b] (odpowiednik rozciągania lub kompresji, w zależności od tego, czy (b - a) to <, = lub > (1 - 0).
import numpy as np
# in your case:
a, b = -1, 1
(b - a)*np.random.rand() + a
(...). To sample Unif[a, b), b > a multiply the output of random by (b-a) and add a. (...)
Podobne pytania
Nowe pytania
python
Python to wielozadaniowy, wielozadaniowy język programowania dynamicznie typowany. Został zaprojektowany tak, aby był szybki do nauczenia się, zrozumienia i użycia oraz wymuszania czystej i jednolitej składni. Należy pamiętać, że Python 2 oficjalnie nie jest obsługiwany od 01-01-2020. Mimo to, w przypadku pytań Pythona specyficznych dla wersji, dodaj znacznik [python-2.7] lub [python-3.x]. Korzystając z wariantu Pythona (np. Jython, PyPy) lub biblioteki (np. Pandas i NumPy), należy umieścić go w tagach.
(numpy.random.rand(3, 2) - 0.5) * 2np.random.uniform? To dziwne ograniczenie; czy masz dobry powód, aby tego unikać i czy istnieją inne, podobne ograniczenia? Wydaje się, że działasz pod nietypowym zestawem ograniczeń i dobrze byłoby wiedzieć, jakie to są.