numpy.random缺乏随机性

Question

虽然我正在使用的输入数据是随机生成的,但当我使用matplotlib绘制图形时,我只得到了几个不同的不同点!我用过表达式

[[numpy.random.randint(0,20) + numpy.random.random() for i in xrange(100)] for j in xrange(2)]

生成我期望的类似于表面的数据.另外,我没有在输出中添加任何随机性,因为我想确保在我之前合适.

输出也是可疑的,因为它们应该是用等式生成的

z = 112x/2 + 2^.15y + 109

任何帮助,将不胜感激.

以下是情节的一些看法:

Answer 1

我的numpy没什么不对.如果您共享代码会很好,因为错误可能存在,因为以下工作正常:

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.array([[np.random.randint(0,20) + np.random.random()
                  for i in xrange(100)] for j in xrange(2)])
z = 112*x/2 + 2**.15*y + 109

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')

plt.show()

正如其他人所指出的那样,产生数字的正确方法是:

x, y = np.random.rand(2, 100) * 20

甚至

x, y = np.random.randint(20, size=(2, 100)) + np.random.rand(2, 100)

但这对结果没有影响.