Numpy zufällige normale Methode

„Wenn Sie in Python irgendeine Art von Datenwissenschaft ausführen, müssen Sie im Allgemeinen mit Zufallszahlen arbeiten. Zufällige Zahlen erzeugen nicht jedes Mal unterschiedliche Zahlen, sondern haben unterschiedliche Bedeutungen. Es bedeutet, dass etwas logisch nicht erwartet wird. Wir müssen eine Zufallszahl generieren, und ein Algorithmus könnte dahinter stehen. Der Algorithmus ist die Anzahl der Schritte, in denen wir nur die Abfolge von Schritten zur Lösung eines bestimmten Problems schreiben, und schwere Daten können von Numpy gespeichert und verwaltet werden. Numpy ist eine Python -Bibliothek, die sie bei Berechnungen und mathematischen Berechnungen hilft. Numpy Array normalisiert auch die Zeilen mit Python. Durch die Verwendung von Numpy Array wird weniger Speicher angelegt.”

Syntax für Numpy.Willkürlich.Normale Methode

Np.willkürlich.Normal (loc =, scales =, Größen =)

Np.willkürlich.Normal () ist der Funktionsname, und wir können drei Parameter innerhalb der Funktion übergeben. Alle diese drei Parameter sind nicht wichtig. Wenn wir keinen Parameter übergeben, gibt es eine einzelne Beispielnummer an. Der Parameter hat den „Ort“, da er für Verteilungsmittel verwendet wird, während „Skalen“ der Abweichungsstandard in der Verteilung und die „Größe“ die Form des Ausgangs -Numpy -Arrays ist.

Parameter

• LOC: Dies ist kein obligatorischer Parameter, der den Mittelwert der Verteilung identifiziert. Es hat einen Standardwert von 0.0. Es kann schweben oder Array sein.
• Skalen: Dies ist kein obligatorischer Parameter und identifiziert die Standardabweichung. Es hat einen Standardwert von 1.0. Es kann schweben oder Array sein.
• Größen: Dies ist kein obligatorischer Parameter und identifiziert die Form des Arrays. Es hat einen Standardwert von 1. Es kann ein int oder ein Tupel von int sein.

Bibliothek für Numpy

Numph als NP importieren. Es ist die Bibliothek, die wir zu Beginn unseres Code bewerben können. Weil es notwendig ist, eine Berechnung durchzuführen. Wenn Sie das Wort „Numpy importieren“ nicht verwenden, wird Numpy nicht ausgeführt.

Zufällige Zahl erzeugen

In diesem Beispiel kann das „zufällige“ Modul der Numpy -Bibliothek eine Zufallszahl generieren.

Wie der oben erwähnte Code, müssen wir zunächst die Numpy -Bibliothek anwenden. Der Benutzer möchte die zufällige Nummer finden, für die wir „y“ als Variable nehmen, um die Nummer darin zu speichern. Wir haben die Randint () -Methode verwendet. Das zufällige.Randint () Funktion wird verwendet, um die Zufallszahl mit einem Parameter „200“ zu ermitteln und dann den Wert von „Y“ zu drucken.

Zufällige Float -Nummer

Die Rand () -Methode des „zufälligen“ Moduls kann einen zufälligen Float -Wert zwischen 0 und 1 ergeben.

Wir müssen die "Numpy" -Bibliothek in der ersten Zeile hinzufügen. Der Benutzer möchte die Schwimmernummer zwischen 0 und 1 finden. Dann nehmen wir eine Variable "S", um den Wert zu speichern. Wir verwenden auch eine Funktion zufällig.Rand (), der keinen Parameter hat. Diese Funktion würde einen Schwimmerwert zwischen 0 und 1 ergeben. Und dann wird es den Wert von "S" ausdrucken.

Zufällige Array

Wir werden in den folgenden Beispielen mit Arrays arbeiten. Daher werden wir Methoden zur Generierung von zufälligen Arrays verwenden.

• Ganzzahlen

Die Randint () -Methode generiert zufällige Ganzzahlen, wo wir eine beliebige Zahl als Parameter übergeben werden.

Wir werden die Numpy -Bibliothek verwenden. Jetzt möchte der Benutzer das zufällige Array finden. Es würde 4 zufällige Werte von 0 bis 100 enthalten und ein 1-D-Array haben. "A" ist eine Variable, die verwendet wird, um ein Array zu speichern. Das zufällige.Randint () Funktion wird zum Auffinden von Ganzzahlen mit einem Parameter der Größe 4 angewendet. Die Größe zeigt die Anzahl der Spalten im Array an. Die Randint () -Methode nimmt eine Größe an.

• Für ein 2-D-Array

Hier generieren wir ein 2-D-Array, in dem wir unterschiedliche Zeilen und Spalten haben werden.

Wir würden zufällige Module aus der Numpy -Bibliothek integrieren. Hier nimmt der Benutzer eine Variable „Z“, um einen Wert des Arrays zu speichern. Das zufällige.Randint () -Funktion enthält einen Parameter, in dem wir 4 Zeilen haben, und jede Zeile enthält 2 zufällige Ganzzahlen von 0 bis 100. Verwenden Sie zum Drucken des Wertes die Funktion print ().

• Schwimmerwert

In diesem Fall werden wir einen schwebenden Punktwert erzeugen.

Wir fügen eine Bibliothek von Numpy hinzu, um den Code auszuführen und eine Variable „Y“ herauszunehmen, um den Wert zu speichern. Das zufällige.Rand () hat Parameter 2, was bedeutet, dass sie 2 Zeilen hat. Am Ende druckt es den Wert von „y“ aus.

Numpy Zufallsverteilung

In diesem Fall können wir ein 1-D-Array erstellen, das 100 Werte enthalten kann.

Wie der oben erwähnte Code werden das Zufallsmodul aus der Bibliothek Numpy einbeziehen. Darüber hinaus würden wir die Auswahl () -Methode des Zufallsmoduls anwenden. Die als Parameter für die Funktion Choice () angegebenen Werte sind 11, 13, 17 und 9. Die Wahrscheinlichkeit für den Wert 11 beträgt 0.1. Die Wahrscheinlichkeit für den Wert 13 beträgt 0.3. Die Wahrscheinlichkeit für den Wert 17 beträgt 0.6. Die Wahrscheinlichkeit für den Wert 9 beträgt 0.0. Die Funktionsgröße () wird ebenfalls genannt. Dann zeigen wir den Wert von „y“ an.

Numpy Array

Für ein Numpy -Array verwenden wir eine Funktion von NP.Array (), um das Array zu drucken.

Erstens werden wir die Bibliothek numpy hinzufügen. Darüber hinaus würden wir den NP anrufen.Array () Methode. Diese Funktion enthält den Parameter mit der Größe von drei Zahlen. Der „Arry“ wird als Variable deklariert, um die Elemente zu speichern. Als nächstes wird die Print () -Methode verwendet, um die Werte anzuzeigen.

Numpy Normalverteilung

Für eine Numpy -Normalverteilung werden wir eine Funktion von zufällig anwenden.normal().

Wir müssen ein Zufallsmodul aus der Numpy Header -Datei importieren. Dann deklarieren wir die "Y" -Variable. Als nächstes berufen wir das zufällige.Normal () Methode und es hat Argumente. Die Parameter der Funktion zeigen, dass wir 2 Zeilen und 4 Spalten haben und dann den Wert von „Y“ mithilfe von Print () darstellt.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir verschiedene Methoden zur Verwendung der Numpy -zufälligen normalen Methode untersucht. Wir haben auch ein zweidimensionales Array aus der Normalverteilung erstellt. In diesem Handbuch haben wir die Syntax und die Bibliothek der Numpy -zufälligen normalen Methode erörtert und wie wir zufällige Zahlen, Zufallsflocken und zufällige Arrays generieren. Wir beobachteten auch die Methoden, um die Arrays mit unterschiedlichen Zahlen und schwimmenden Punktwerten zu finden. Wir haben auch 1-D- und 2-D-Arrays erstellt, die zufällige Ganzzahlen mit der Numpy Random Normal-Methode enthalten.