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num_draws = int(1e6)
arr1 = np.random.randint(0, 10, num_draws)
arr2 = np.floor(10*np.random.rand(num_draws))
有 numpy.random 内部专业知识的人可以评论 arr2 是否服从与 arr1 在形式上等效的统计数据吗?在我所做的实验中,分布似乎具有相同的前几个时刻,但这就是我到目前为止所检查的全部内容。
最佳答案
是的,它们是等价的 [1]
查看源代码,它们都在辅助函数(1、2)中定义,这些辅助函数根据数据大小(1、2)引用底层 C 调用——它们都进行调用至 the same underlying function .
该底层函数是一个 32 位的 Mersenne Twister .此调用之上的所有内容都是移位和屏蔽以强制转换为正确的数据类型,但它不会改变随机性的基本行为。
脚注
[1]
我假设您不是在问您对数字求底的方法是否有意想不到的统计副作用。这不依赖于 numpy,但由于它们都使用相同的统一统计设备,因此它们应该具有相同的偏差。我不希望他们有相同的表现
关于python - numpy randint 和 floor of rand 之间的区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38134811/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!