前言
介绍 np.random。
Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS
参考文档
np.random.RandomState
np.random.RandomState 是 NumPy 库中的一个类，它用于生成伪随机数。这个类允许用户通过一个种子值（seed）来初始化一个伪随机数生成器，这样就可以在不同的运行中复现随机数序列，这对于需要可重复实验的科学计算和模拟是非常重要的。
以下是一些关于 np.random.RandomState 的基本用法：
创建 RandomState 实例
import numpy as np
# 创建一个RandomState实例，可以提供一个种子值
rng = np.random.RandomState(seed=123)使用 RandomState 实例生成随机数
# 生成一个随机浮点数
random_float = rng.rand()
# 生成一个形状为(3, 3)的随机浮点数数组
random_array = rng.rand(3, 3)
# 从一个给定数组中随机选择一个元素
random_element = rng.choice([1, 2, 3, 4, 5])
# 生成一个正态分布的随机数组
normal_array = rng.randn(3, 3)为什么使用 RandomState 而不是 np.random？
直接使用 np.random 模块的功能时，无法保证每次运行代码时生成的随机数序列是相同的。而使用 RandomState，你可以通过设置相同的种子值来确保随机数序列的可重复性。
注意事项
- 当使用
RandomState进行重要的科学计算或数据分析时，确保记录下所使用的种子值，以便其他研究者能够复现你的结果。 - 在某些情况下，为了更好的随机性和性能，可能会选择使用
numpy.random.Generator类，这是 NumPy 1.17.0 及以后版本中引入的，它提供了更现代的伪随机数生成器 API。
在使用任何随机数生成器时，都应确保理解其性质和局限性，以确保研究的有效性和结果的可靠性。
np_rng.binomial
np_rng.binomial 通常是在 Python 的 NumPy 库中使用，用于生成符合二项分布的随机数。这里 np_rng 可能是一个 NumPy 的随机数生成器实例，而 binomial 是一个方法，用于生成二项分布的随机样本。
二项分布是一种离散概率分布，它表示在 n 次独立的伯努利试验中成功的次数，其中每次试验的成功概率为 p。
以下是 binomial 方法的语法：
np_rng.binomial(n, p, size=None)n：试验次数，一个整型数字。p：每次试验中成功的概率，一个在区间 [0,1] 内的浮点数。size：输出形状的元组，可选参数，默认为 None，这时返回单个值。
例如，如果你想生成 10 次伯努利试验中成功次数的 5 个随机样本，每次试验成功的概率为 0.5，可以这样写：
import numpy as np
# 创建一个随机数生成器实例
np_rng = np.random.default_rng()
# 生成二项分布的随机样本
samples = np_rng.binomial(n=10, p=0.5, size=5)
print(samples)在这个例子中，samples 将是一个包含 5 个整数的数组，每个整数代表在一次试验序列中成功的次数。
需要注意的是，在使用 NumPy 时，应该遵循最佳实践来创建随机数生成器的实例，并且使用这个实例来生成随机数，这样可以确保随机数生成的可重复性和性能。在上面的例子中，default_rng() 是 NumPy 1.17 版本之后推荐的方式来创建一个随机数生成器实例。
np_rng.randint
np_rng.randint 通常是在使用 NumPy 库时用于生成随机整数的函数。这里的 np_rng 可能是一个 NumPy 的随机数生成器实例。下面是 numpy.random.Generator.randint 方法的标准用法：
import numpy as np
# 创建一个随机数生成器实例
rng = np.random.default_rng()
# 生成一个随机整数，范围从 low（包括）到 high（不包括）
random_integer = rng.randint(low, high)其中：
low是生成的随机数的最小值，默认为 0。high是生成的随机数的最大值（但不包括这个值）。
如果你想要生成一个随机整数数组，你可以指定一个形状：
# 生成一个形状为 (3, 2) 的二维数组，数组中的元素是 [low, high) 范围内的随机整数
random_integers = rng.randint(low, high, size=(3, 2))请确保在使用这个函数之前，你已经正确安装了 NumPy 库，并且已经从 numpy.random 模块中创建了一个随机数生成器实例。如果你有具体的代码或者需要进一步的帮助，请提供更多的上下文。
结语
第二百七十五篇博文写完，开心！！！！
今天，也是充满希望的一天。
