Numpy tilfeldig normal metode

“Hvis du utfører noen form for datavitenskap i Python, må du generelt jobbe med tilfeldige tall. Tilfeldige tall produserer ikke bare forskjellige tall hver gang, men har forskjellige betydninger. Det betyr at noe ikke vil forventes logisk. Vi må generere et tilfeldig tall, og noen algoritmer kan være bak det. Algoritmen er antall trinn der vi bare skriver sekvensen av trinn for å løse et bestemt problem, og tunge data kan lagres og administreres av Numpy. Numpy er et Python -bibliotek det hjelper i beregninger og matematiske beregninger. Numpy Array vil også normalisere radene ved hjelp av Python; Ved å bruke Numpy Array vil det ta mindre minne.”

Syntaks for Numpy.Tilfeldig.Normal metode

Np.tilfeldig.normal (loc =, skalaer =, størrelser =)

Np.tilfeldig.normal () er funksjonsnavnet, og vi kan passere tre parametere inne i funksjonen. Alle disse tre parametrene er ikke viktige. Hvis vi ikke passerer noen parameter, vil det gi et enkelt eksemplernummer. Parameteren har "beliggenheten" som den brukes til distribusjonsmidler, mens "skalaer" er standarden for avvik i distribusjon og "størrelse" er formen på utgangen numpy matrise.

Parametere

• LOC: Dette er ikke en obligatorisk parameter som identifiserer gjennomsnittet av distribusjonen. Den har en standardverdi på 0.0. Det kan være flyte eller matrise.
• Vekter: Dette er ikke en obligatorisk parameter og identifiserer standardavviket. Den har en standardverdi på 1.0. Det kan være flyte eller matrise.
• Størrelser: Dette er ikke en obligatorisk parameter, og den identifiserer formen på matrisen. Den har en standardverdi på 1. Det kan være en int eller en tuple av int.

Bibliotek for Numpy

Importer numpy som NP. Det er biblioteket vi kan bruke i starten av koden vår. Fordi det er nødvendig å gjøre noen beregning. Hvis du ikke bruker ordet "import numpy", vil ikke Numpy utføre.

Generere tilfeldig tall

I dette eksemplet kan den "tilfeldige" modulen til Numpy -biblioteket generere et tilfeldig tall.

Som koden som er nevnt ovenfor, må vi først bruke Numpy Library. Brukeren ønsker å finne det tilfeldige tallet som vi vil ta "y" som en variabel for å lagre nummeret i det. Vi benyttet Randint () -metoden. Det tilfeldige.Randint () -funksjon brukes til å finne det tilfeldige tallet som har en parameter “200” og deretter skrive ut verdien av “y”.

Tilfeldig floatnummer

RAND () -metoden til den "tilfeldige" modulen kan gi en tilfeldig flyteverdi mellom 0 og 1.

Vi må legge til "Numpy" -biblioteket i første linje. Brukeren ønsker å finne floatnummeret mellom 0 og 1. Så tar vi en variabel "s" for å lagre verdien. Vi bruker også en funksjon tilfeldig.rand (), som ikke har noen parameter. Denne funksjonen vil gi en flyteverdi mellom 0 og 1. Og så vil den skrive ut verdien av “S”.

Tilfeldig matrise

Vi vil jobbe med matriser i de etterfølgende eksemplene. Derfor vil vi bruke metoder for å generere tilfeldige matriser.

• Heltall

Randint () -metoden genererer tilfeldige heltall der vi vil passere et hvilket som helst nummer som en parameter.

Vi bruker Numpy Library. Nå ønsker brukeren å finne den tilfeldige matrisen. Den vil inneholde 4 tilfeldige verdier fra 0 til 100, med en 1-D-matrise. “A” er en variabel som brukes til å lagre en matrise. Det tilfeldige.Randint () -funksjonen brukes for å finne heltall med en parameter i størrelse 4. Størrelsen indikerer antall kolonner i matrisen. Randint () -metoden vil ta en størrelse som vil gi deg formen på matrisen og deretter skrive ut verdien til "A" -variabelen.

• For en 2-D-matrise

Her vil vi generere 2-D-matrise der vi har forskjellige rader og kolonner.

Vi vil integrere tilfeldige moduler fra Numpy Library. Her vil brukeren ta en variabel "z" for å lagre en verdi av matrisen. Det tilfeldige.Randint () -funksjonen inneholder en parameter der vi har 4 rader, og hver rad inneholder 2 tilfeldige heltall fra 0 til 100. For å skrive ut verdien, bruk utskrift () -funksjonen.

• Flyteverdi

I dette tilfellet vil vi generere en flytende punktverdi.

Vi inkluderer et bibliotek med Numpy for å utføre koden og ta ut en variabel "y" for å lagre verdien. Det tilfeldige.RAND () Funksjonen har parameter 2, noe som betyr at den har 2 rader. Til slutt vil den skrive ut verdien av "y".

Numpy tilfeldig distribusjon

I dette tilfellet kan vi generere en 1-D-matrise som kan inneholde 100 verdier.

Som koden nevnt ovenfor, vil vi innlemme den tilfeldige modulen fra biblioteket Numpy. Videre vil vi bruke valg () -metoden til den tilfeldige modulen. Verdiene gitt som parameter til funksjonsvalget () er 11, 13, 17 og 9. Sannsynligheten for verdien 11 er 0.1. Sannsynligheten for verdien 13 er 0.3. Sannsynligheten for verdien 17 er 0.6. Sannsynligheten for verdien 9 er 0.0. Funksjonsstørrelsen () kalles også. Da vil vi vise verdien av “y”.

Numpy Array

For en numpy matrise bruker vi en funksjon av NP.matrise () for å skrive ut matrisen.

Først vil vi legge til biblioteket numpy. Videre vil vi ringe NP.Array () -metode. Denne funksjonen inkluderer parameteren med størrelsen på tre tall. "Arry" er erklært som en variabel for å redde elementene. Deretter brukes print () -metoden for å vise verdiene.

Numpy normalfordeling

For en numpy normalfordeling vil vi bruke en funksjon av tilfeldig.normal().

Vi må importere en tilfeldig modul fra Numpy Header -filen. Så erklærer vi "y" -variabelen. Deretter påkaller vi det tilfeldige.Normal () Metode, og den har argumenter. Parametrene til funksjonen viser at vi har 2 rader og 4 kolonner, og deretter vil den representere verdien av "y" ved hjelp av utskrift ().

Konklusjon

I denne artikkelen har vi undersøkt forskjellige metoder for å bruke numpy tilfeldig normal metode. Vi opprettet også en 2-dimensjonal matrise fra normalfordelingen. I denne guiden har vi diskutert syntaks og bibliotek med den numpy tilfeldige normale metoden og hvordan vi genererer tilfeldige tall, tilfeldige float og tilfeldige matriser. Vi observerte også metodene for å finne matriser med forskjellige heltall og flytende punktverdier. Vi opprettet også 1-D og 2-D-matriser som inneholder tilfeldige heltall ved bruk av den numpy tilfeldige normale metoden.