Numpy NP.tilfeldig.Randn -funksjon

Det tilfeldige.Randn () -funksjon i Numpy lar deg generere en rekke spesifiserte former. Det fungerer ved å fylle opp matrisen med tilfeldige verdier per "standard normal" distribusjon.

I denne artikkelen vil vi utforske hvordan du bruker det tilfeldige.Randn () -funksjon i numpy for å generere eksempler på matriser.

np.tilfeldig.randn () funksjon

RANDN () -funksjonen tar dimensjonene til en matrise som argumenter og returnerer en floatverdi eller en flerdimensjonal matrise av den spesifiserte formen.

Som nevnt returnerer funksjonen prøver fra standard normalfordeling.

Standard normalfordeling er en spesiell type normalfordeling der gjennomsnittet er 0 og har en standardavviksverdi på 1.

En normalfordeling er en symmetrisk fordeling der dataene som er plottet på en graf danner en bjelle-lignende form. De fleste av dataklyngene rundt et sentralt punkt i en normalfordeling og avsmalnende når de går lenger fra hovedpunktet.

Randn () -funksjonen i Numpy har en syntaks som vist nedenfor:

tilfeldig.Randn (D0, D1, ..., DN)

Der D0, D1,…, viser DN til en valgfri INT -type parameter som dikterer den returnerte Array's Dimensions. Forsikre deg om verdiene til D* -parametrene er ikke-negative heltall.

Merk: Hvis det ikke er gitt noe argument, returnerer funksjonen en enkelt flytende punktverdi.

Generere tilfeldig float ved hjelp av NP.tilfeldig.Randn ()

For å generere en tilfeldig float ved hjelp av RANDN () -funksjonen, start med å importere Numpy, som vist nedenfor:

# Importer numpy
Importer numpy som NP

For å generere en tilfeldig flottør, ring Randn () -funksjonen uten argumenter, som vist nedenfor:

trykk (NP.tilfeldig.randn ())
trykk (NP.tilfeldig.randn ())
trykk (NP.tilfeldig.randn ())
trykk (NP.tilfeldig.randn ())

Den forrige koden skal generere tilfeldige heltall og returnere verdiene, som vist nedenfor:

Lag 1D -matrise ved hjelp av Randn () -funksjonen

Vi kan opprette en 1-dimensjonal matrise ved å bruke RANDN-funksjonen ved å spesifisere en verdi for dimensjonsparameteren.

Et eksempel er vist nedenfor:

# 1D Array
arr = np.tilfeldig.Randn (5)
display (arr)

Den forrige koden skal generere en 1D -matrise med fem elementer som vist nedenfor:

Array ([0.4127406, -0.24008493, -0.4563451, -0.65624503, 0.43985204])

Opprett 2D -matrise ved hjelp av Randn () -funksjonen

For å lage en 2D -matrise ved hjelp av Randn () -funksjonen, kan vi spesifisere to verdier for å representere matrisedimensjonene.

Tenk på koden, som vist nedenfor:

# 2D -matrise
arr = np.tilfeldig.Randn (2,3)
display (arr)

Dette skal returnere en 2-dimensjonal rekke 2 rader og 3 kolonner. Et eksempelutgang vises nedenfor:

Array ([[-0.08095138, 1.65439459, 0.55345608],
[ 1.06720002, 0.90974257, 0.48808603]])

Merk: Parametrene i RANDN (2,3) representerer henholdsvis rader og kolonner.

Lag 3D -matrise ved hjelp av Randn () -funksjonen

For å lage en 3D -matrise ved hjelp av RANDN () -funksjonen, kan vi gjøre følgende:

arr = np.tilfeldig.Randn (2,2,2)
display (arr)

Dette bør returnere en 3D -utvalg av tilfeldige verdier som vist:

Array ([[[-2.01110783, 3.0148612],
[-1.3227269, 0.96494486]]],
[[0.14853023, 1.72551442],
[0.23563147, -1.55067172]]])

Omformer en matrise

Etter å ha generert et tilfeldig utvalg, kan vi bruke matrisen.omform.

Tenk på eksemplet nedenfor:

# 2D -matrise
arr = np.tilfeldig.Randn (4,6)

I forrige eksempel genererer vi en 2D -matrise ved hjelp av RANDN () -funksjonen.

For å omforme matrisen til en 8,3 form, kan vi gjøre følgende:

Display (arr.omforme (8,3)))

Dette skulle komme tilbake:

Konklusjon

I denne opplæringen lærte vi hvordan vi bruker NP.tilfeldig.RANDN fungerer for å generere 1, 2 og 3-dimensjonale matriser befolket med prøveverdier per Gaussisk distribusjon. Takk for at du leste denne artikkelen, og lykkelig koding.