Python 如何向数组的每个值添加随机数

我想知道如何将给定范围内的随机数添加到数组的每个值中

我有一个由1000个值组成的数组，当绘制该数组时，会得到一条S曲线

问题是，我想给这条曲线添加噪声，这就是为什么我想给数组的值添加一个随机数，每个值都会改变

我目前的代码是：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

def sigmoid(z):
    return 1/(1+np.exp(-z))

n=random.randint(-0.1,0.1)
y = np.arange(-5, 5, 0.01)
print(y)

for i in range(0,1000):
    y[i]=y[i]+n
    i=i+1
    
plt.plot(y, sigmoid(y), marker='x')
plt.show()

但是出现了这个错误：“randrange（）的非整数arg 1”

---

你知道如何解决这个问题吗？

函数

random.randint（a，b）

只接受范围值

a

和

b

的整数输入，并将返回一个随机整数N:a函数

random.randint（a，b）

仅接受范围值

a

和

b

的整数输入，并将返回一个随机整数N:a问题在于

randrange（）

将int作为参数，并给出一个int。我的方法并不顺利，但至少可以给你一个想法。例如，不要将范围放在范围1,10之间，而是将其设置为1001000，这样你可以使用

randrange（）

选择一个随机整数，然后你可以格式化它并将其除以，得到一个介于（0,1）之间的小数字.

问题是

randrange（）

将int作为参数，并给出一个int。我的方法并不顺利，但至少可以给你一个想法。例如，不要将range放在范围1,10之间，而是将其设为1001000，这样你就可以用

randrange（）选择一个随机整数

然后您可以对其进行格式化并进行除法，得到一个介于（0,1）之间的小数字。

我会按照@abe的建议，从

随机

切换到

numpy

库来生成随机噪声

从1.17版开始，建议使用类生成从

numpy

中的均匀分布中提取的样本（关于这一点，您可以找到一个很好的答案）。 特别是，该类的类从半开区间上的均匀分布中提取样本，其极值可以在输入中提供。例如，在这种情况下：

rng=np.random.default_rng（）#构造一个新的生成器
n=rng.均匀（-.1，.1，（10，）#sigmoid每个值的噪声，独立于[1；1]中的均匀分布提取

此外，

rng.uniform

在输入中接受输出形状（

（10，）

在前面的代码中）

从你的问题来看，似乎你想在S曲线上添加一些从[-0.1，0.1）中均匀分布中提取的噪声，因此，我可能会将你的代码重写如下：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
def乙状结肠（z）：
返回1/（1+np.exp（-z））
x=np.arange（-5,5,0.01）#x值
rng=np.random.default_rng（）#获取默认的随机生成器
n=rng.均匀（-.1.1，x.形状）#sigmoid每个值的噪声
y=S形（x）+n#S曲线加上噪声
plt.plot（x，y，marker='x'）
plt.show（）

我会按照@abe的建议从

random

切换到

numpy

库来生成随机噪声

从1.17版开始，建议使用类生成从

numpy

中的均匀分布中提取的样本（关于这一点，您可以找到一个很好的答案）。 特别是，此类的样本从半开区间上的均匀分布中提取样本，其极值可在输入中提供。例如，在这种情况下：

rng=np.random.default_rng（）#构造一个新的生成器
n=rng.均匀（-.1，.1，（10，）#sigmoid每个值的噪声，独立于[1；1]中的均匀分布提取

此外，

rng.uniform

在输入中接受输出形状（

（10，）

在前面的代码中）

从你的问题来看，似乎你想在S曲线上添加一些从[-0.1，0.1）中均匀分布中提取的噪声，因此，我可能会将你的代码重写如下：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
def乙状结肠（z）：
返回1/（1+np.exp（-z））
x=np.arange（-5,5,0.01）#x值
rng=np.random.default_rng（）#获取默认的随机生成器
n=rng.均匀（-.1.1，x.形状）#sigmoid每个值的噪声
y=S形（x）+n#S曲线加上噪声
plt.plot（x，y，marker='x'）
plt.show（）