Генерация случайных чисел из равномерного распределения с помощью NumPy

Опубликовано: 25 Марта, 2022

Случайные числа - это числа, которые невозможно предсказать логически, и в Numpy нам предоставляется модуль под названием random module, который позволяет нам работать со случайными числами. Для генерации случайных чисел из равномерного распределения мы будем использовать метод random.uniform () модуля random.

Синтаксис:

 numpy.random.uniform (низкий = 0,0, высокий = 1,0, размер = Нет)

При равномерном распределении выборки равномерно распределяются по полуоткрытому интервалу [низкий, высокий), он включает низкий, но исключает высокий интервал.

Examples:

Python3

# importing module
import numpy as np
  
  
# numpy.random.uniform() method
r = np.random.uniform(size=4)
  
# printing numbers
print(r)

Выход:

 [0,3829765 0,50958636 0,42844207 0,4260992 0,3513896]

Example 2:

Python3

# importing module
import numpy as np
  
  
# numpy.random.uniform() method
random_array = np.random.uniform(0.0, 1.0, 5)
  
# printing 1D array with random numbers
print("1D Array with random values : 
", random_array)

Выход:

 1D массив со случайными значениями:
[0,2167103 0,07881761 0,89666672 0,31143605 0,31481039]

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Генерация случайных чисел из равномерного распределения с помощью NumPy

Python3

Python3

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ