受其他数组限制的 Numpy 随机数组

Question

我有两个相同大小的 numpy ndarray。

a = np.random.randn(x,y)
b = np.random.randn(x,y)

我想创建一个新数组，其中每个元素都是 a 和 b 中具有相同索引的元素值之间的随机值。所以每个元素 c[i][j] 应该在 a[i][j] 和 b[i][j] 之间。除了遍历 c 的所有元素并分配随机值之外，还有什么 quicker/simpler/more 有效的方法吗？

Answer 1

您可以使用 numpy.random.uniform，来自文档：

low : float or array_like of floats, optional

Lower boundary of the output interval. All values generated will be greater than or equal to low. The default value is 0.

high : float or array_like of floats

Upper boundary of the output interval. All values generated will be less than high. The default value is 1.0.

所以low和high都可以接收数组作为参数，为了完整起见见下面的代码：

代码：

import numpy as np

x, y = 5, 5

a = np.random.randn(x, y)
b = np.random.randn(x, y)

high = np.maximum(a, b)
low = np.minimum(a, b)

c = np.random.uniform(low, high, (x, y))

print((low <= c).all() and (c <= high).all())

输出

True

在上面的示例中，请注意使用 maximum and minimum 来构建 high 和 low。最后一行检查确实 c 的所有值都在 high 和 low 之间。如果您对此感兴趣，您可以一行完成所有操作：

c = np.random.uniform(np.minimum(a, b), np.maximum(a, b), (x, y))

Answer 2

这是一个使用 numpy 的想法：

a = np.random.randn(2,5)
array([[ 1.56068748, -2.21431346],
       [-0.33707115,  0.93420256]])

b = np.random.randn(2,5)
array([[-0.0522846 ,  0.11635731],
       [-0.57028069, -1.08307492]])

# Create an interleaved array from both a and b 
s = np.vstack((a.ravel(),b.ravel()))

array([[ 1.56068748, -2.21431346, -0.33707115,  0.93420256],
       [-0.0522846 ,  0.11635731, -0.57028069, -1.08307492]])

# Feed it to `np.random.uniform` which takes low and high as inputs 
# and reshape it to match input shape
np.random.uniform(*s).reshape(a.shape)

array([[ 0.14467235, -0.79804187],
       [-0.41495614, -0.19177284]])

Answer 3

你可以这样做：

c=a+(b-a)*d

d = 随机数组，其值在 0 到 1 之间，与 a

具有相同的维度

受其他数组限制的 Numpy 随机数组

Numpy random array limited by other arrays

python

arrays

numpy

python-3.x

numpy-ndarray