Python生成具有随机步长的范围数组答案

【问题标题】：Python generate range array with random step sizePython生成具有随机步长的范围数组
【发布时间】：2018-11-14 02:28:20
【问题描述】：

目标：使用随机数初始化具有预定义大小的数组。我已经尝试过这种方式并且可以正常工作：

xa = np.empty(100)
xa[0] = random.random()
for i in range(1,100):
    xa[i] = xa[i-1] + random.random()

我的问题：有没有更好的方法呢？也许没有 for 循环？

【问题讨论】：

我觉得不错。
当您创建 np.empty(100) 时，它已经是随机的了...？我不确定我是否遵循您的问题。您是否只是希望每个后续元素都大于前一个元素？
cumsum 在随机的步骤数组上？
它是一个包含 100 个随机数的数组吗？还是有什么具体条件？
详细说明@hpaulj 评论：xa = np.cumsum(np.random.rand(100))

标签： python numpy random range

【解决方案1】：

鉴于您使用的是 numpy，您问题中的代码相当于：

import numpy as np
np.random.seed(42)

xa = np.cumsum(np.random.random(100))
print(xa[:5])

输出

[0.37454012 1.32525443 2.05724837 2.65590685 2.81192549]

但是，如果您想要返回一个范围的东西（例如来自 range 函数的那个），但是通过随机步骤，您可以执行以下操作：

xa = np.cumsum(np.random.randint(100, size=(100,)))
print(xa[:5])

输出

[ 62 157 208 303 306]

请注意，在这两种情况下，仅打印前 5 个数字。同样在这两种情况下，步骤都是积极的。

进一步

有关cumsum、randint 和random 的文档。

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以使用itertools.accumulate函数：

from itertools import accumulate
import numpy as np
import random

xa = np.empty(100)
xa[0] = random.random()

xa = list(accumulate(xa, lambda x, y: x + random.random()))

我不太确定这是否是您所需要的，但它使用 prev + random.random() 计算每个元素，就像您在问题中所写的那样。

【讨论】：

很好的答案。效果很好。谢谢。

【解决方案3】：

简单的单行

import random 
xa = random.sample(range(1, 101), 100)

【讨论】：

这是一个很好的答案。不要忘记将结果分配给xa ;)
我相信 random.random() 返回一个介于 0 和 1 之间的浮点数。所以这不会返回与 OP 相同的值。
这是我得到的输出 [86, 15, 91, 75, 65, 46, 81, 45, 94, 3, 61, 28, 96, 29, 5, 100, 62, 89, 20, 92, 32, 76, 55, 87, 84, 27, 6, 11, 80, 95, 90, 67, 9, 41, 59, 48, 54, 42, 79, 52, 24, 93, 1, 19, 18, 13, 50, 71, 49, 97, 12, 78, 25, 66, 47, 38, 40, 33, 68, 26, 53, 8, 16, 43, 21, 70, 72, 56, 7, 63, 37, 58, 51, 34, 14, 69, 64, 83, 73, 4, 85, 2, 77, 31, 30, 82, 35, 44, 98, 17, 99, 74, 88、36、10、60、22、23、39、57]
OP的输出不返回整数

【解决方案4】：

你可以比你的代码更好地使用它

import random
xa = [None] * 100
xa[0] = random.random()
for i in xrange(1, 100):
        xa[i] = xa[i-1] + random.random()

【讨论】：

【解决方案5】：

使用列表理解：

import random
n = 100   # your array size
xa = [random.random() for _ in range(n)]

如前所述，np.empty(100) 已经为您提供了一个完全随机大小的数组。 np.empty() 有什么问题？

【讨论】：

感谢您的回答，但不是我想要的。这只是返回一个随机数列表，而不是我所追求的随机数的累积总和。还值得一提的是 np.empty(100) 实际上并不是随机的，而是垃圾（无论分配给数组的内存地址中的信息是什么），我认为这是不同的。