1 從給定參數(shù)的正態(tài)分布中生成隨機(jī)數(shù)
為和政等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及和政網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、和政網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會(huì)得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！
當(dāng)考慮從正態(tài)分布中生成隨機(jī)數(shù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)首先知道正態(tài)分布的均值和方差（標(biāo)準(zhǔn)差），有了這些，就可以調(diào)用python中現(xiàn)有的模塊和函數(shù)來生成隨機(jī)數(shù)了。這里調(diào)用了Numpy模塊中的random.normal函數(shù)，由于邏輯非參簡單，所有直接貼上代碼如下：
import numpy as np# 定義從正態(tài)分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態(tài)分布的均值 :param scale: 正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差 :return:從正態(tài)分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 正態(tài)分布中的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.275192443463058
2 從給定參數(shù)的均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
考慮從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的時(shí)候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然后調(diào)用Numpy模塊的random.uniform函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)。
import numpy as np# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成隨機(jī)數(shù)
有時(shí)候我們需要按照指定的概率生成隨機(jī)數(shù)，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測(cè)下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個(gè)概率列表，從列表對(duì)應(yīng)的數(shù)字列表或區(qū)間列表中生成隨機(jī)數(shù)，分兩部分討論。
3.1 按照指定概率從數(shù)字列表中隨機(jī)抽取數(shù)字
假設(shè)給定一個(gè)數(shù)字列表和一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的概率列表，兩個(gè)列表對(duì)應(yīng)位置的元素組成的元組即表示該數(shù)字在數(shù)字列表中以多大的概率出現(xiàn)，那么如何根據(jù)這些已知條件從數(shù)字列表中按概率抽取隨機(jī)數(shù)呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個(gè)數(shù)字列表中以一定的概率取出對(duì)應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數(shù)字列表 :param pro_list:數(shù)字對(duì)應(yīng)的概率列表 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對(duì)象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x cum_pro: # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數(shù)字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對(duì)應(yīng)的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數(shù)調(diào)用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:1
3.2 按照指定概率從區(qū)間列表中的某個(gè)區(qū)間內(nèi)生成隨機(jī)數(shù)
給定一個(gè)區(qū)間列表和一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的概率列表，兩個(gè)列表相應(yīng)位置的元素組成的元組即表示某數(shù)字出現(xiàn)在某區(qū)間內(nèi)的概率是多少，已知這些，我們?nèi)绾紊呻S機(jī)數(shù)呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達(dá)到目的，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個(gè)數(shù)字列表中以一定的概率取出對(duì)應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數(shù)字列表 :param pro_list:數(shù)字對(duì)應(yīng)的概率列表 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對(duì)象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x cum_pro: # 從區(qū)間[number. number - 1]上隨機(jī)抽取一個(gè)值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數(shù)字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對(duì)應(yīng)的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數(shù)調(diào)用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.49683787011193
#導(dǎo)入隨機(jī)數(shù)模塊
import random
#定義一個(gè)空的數(shù)組，用作取樣表
reList = []
#為取樣表賦值，1~100
for i in range(1,101):
reList.append(i)
#使用sample方法，取3個(gè)隨機(jī)數(shù)
res = random.sample(reList,k=3)
print("三個(gè)隨機(jī)數(shù)是：{}".format(res))
首先是準(zhǔn)備工作，導(dǎo)入需要使用的庫，讀取并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表取名為loandata。
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import numpy as np
import pandas as pd
loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
設(shè)置索引字段
在開始提取數(shù)據(jù)前，先將member_id列設(shè)置為索引字段。然后開始提取數(shù)據(jù)。
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Loandata = loandata.set_index('member_id')
按行提取信息
第一步是按行提取數(shù)據(jù)，例如提取某個(gè)用戶的信息。下面使用ix函數(shù)對(duì)member_id為1303503的用戶信息進(jìn)行了提取。
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1
loandata.ix[1303503]
按列提取信息
第二步是按列提取數(shù)據(jù)，例如提取用戶工作年限列的所有信息，下面是具體的代碼和提取結(jié)果，顯示了所有用戶的工作年齡信息。
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loandata.ix[:,'emp_length']
按行與列提取信息
第三步是按行和列提取信息，把前面兩部的查詢條件放在一起，查詢特定用戶的特定信息，下面是查詢member_id為1303503的用戶的emp_length信息。
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loandata.ix[1303503,'emp_length']
在前面的基礎(chǔ)上繼續(xù)增加條件，增加一行同時(shí)查詢兩個(gè)特定用戶的貸款金額信息。具體代碼和查詢結(jié)果如下。結(jié)果中分別列出了兩個(gè)用戶的代碼金額。
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1
loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']
在前面的代碼后增加sum函數(shù)，對(duì)結(jié)果進(jìn)行求和，同樣是查詢兩個(gè)特定用戶的貸款進(jìn)行，下面的結(jié)果中直接給出了貸款金額的匯總值。
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1
loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()
除了增加行的查詢條件以外，還可以增加列的查詢條件，下面的代碼中查詢了一個(gè)特定用戶的貸款金額和年收入情況，結(jié)果中分別顯示了這兩個(gè)字段的結(jié)果。
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1
loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]
多個(gè)列的查詢也可以進(jìn)行求和計(jì)算，在前面的代碼后增加sum函數(shù)，對(duì)這個(gè)用戶的貸款金額和年收入兩個(gè)字段求和，并顯示出結(jié)果。
?
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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()
1、如下圖，要提取#后面的字符，也即紅色的“SDK”到B列。
2、首先，在B2中輸入公式：
=FIND("#",A2)
返回#在字符串中的位置，#在A2單元格文本中是第6個(gè)字符。
3、知識(shí)點(diǎn)說明：
FIND()函數(shù)查找第一參數(shù)在第二參數(shù)中的位置。如下圖，查找“B”在“ABCD”中是第幾個(gè)字符。第一參數(shù)是要查找的字符“B”，第二參數(shù)是被查找的字符串。最終返回“B”在“ABCD”中是第2個(gè)字符。
4、然后，在B2中輸入公式：
=MID(A2,FIND("#",A2)+1,99)
這樣，就提取出了#后的字符。
5、知識(shí)點(diǎn)說明：
MID()函數(shù)返回從字符串中制定字符開始若干個(gè)字符的字符串。如下圖，MID()函數(shù)返回“ABCDE”字符串中從第2個(gè)字符開始的連續(xù)3個(gè)字符，也就是返回“BCD”。
6、綜上，=MID(A2,FIND("#",A2)+1,99)的意思就是從A2單元格#字符后面的一個(gè)字符起，取長度為99的字符串。其中的99是一個(gè)較大的數(shù)字，能涵蓋#后字符的最大長度即可。
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