京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python数学与随机数 (math包,random包)
我们已经在Python运算中看到Python最基本的数学运算功能。此外,math包补充了更多的函数。当然,如果想要更加高级的数学功能,可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目,它们不但支持数组和矩阵运算,还有丰富的数学和物理方程可供使用。
此外,random包可以用来生成随机数。随机数不仅可以用于数学用途,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性。
math包
math包主要处理数学相关的运算。math包定义了两个常数:
math.e # 自然常数e
math.pi # 圆周率pi
此外,math包还有各种运算函数 (下面函数的功能可以参考数学手册):
math.ceil(x) # 对x向上取整,比如x=1.2,返回2
math.floor(x) # 对x向下取整,比如x=1.2,返回1
math.pow(x,y) # 指数运算,得到x的y次方
math.log(x) # 对数,默认基底为e。可以使用base参数,来改变对数的基地。比如math.log(100,base=10)
math.sqrt(x) # 平方根
三角函数: math.sin(x), math.cos(x), math.tan(x), math.asin(x), math.acos(x), math.atan(x)
这些函数都接收一个弧度(radian)为单位的x作为参数。
角度和弧度互换: math.degrees(x), math.radians(x)
双曲函数: math.sinh(x), math.cosh(x), math.tanh(x), math.asinh(x), math.acosh(x), math.atanh(x)
特殊函数: math.erf(x), math.gamma(x)
random包
如果你已经了解伪随机数(psudo-random number)的原理,那么你可以使用如下:
random.seed(x)
来改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。
1) 随机挑选和排序
random.choice(seq) # 从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。
random.sample(seq,k) # 从序列中随机挑选k个元素
random.shuffle(seq) # 将序列的所有元素随机排序
2)随机生成实数
下面生成的实数符合均匀分布(uniform distribution),意味着某个范围内的每个数字出现的概率相等:
random.random() # 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内。
random.uniform(a,b) # 随机生成下一个实数,它在[a,b]范围内。
下面生成的实数符合其它的分布 (你可以参考一些统计方面的书籍来了解这些分布):
random.gauss(mu,sigma) # 随机生成符合高斯分布的随机数,mu,sigma为高斯分布的两个参数。
random.expovariate(lambd) # 随机生成符合指数分布的随机数,lambd为指数分布的参数。
假设我们有一群人参加舞蹈比赛,为了公平起见,我们要随机排列他们的出场顺序。我们下面利用random包实现:
import random数据分析师培训
all_people = ['Tom', 'Vivian', 'Paul', 'Liya', 'Manu', 'Daniel', 'Shawn']
random.shuffle(all_people)
for i,name in enumerate(all_people):
print(i,':'+name)
练习
设计下面两种彩票号码生成器:
1. 从1到22中随机抽取5个整数 (这5个数字不重复)
2. 随机产生一个8位数字,每位数字都可以是1到6中的任意一个整数。
总结
math.floor(), math.sqrt(), math.sin(), math.degrees()
random.random(), random.choice(), random.shuffle()
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27