Numpy.willkürlich.RandomState.einheitliche Methode

Numpy ist eine Python -Bibliothek, die für das numerische Computing verwendet wird. Das zufällige.RandomState.Einheitliche Methode ist eine Numpy -Funktion, die zur Erzeugung von Zufallszahlen verwendet wird, die wir aus einer Vielzahl von Wahrscheinlichkeitsverteilungen erhalten. Diese Funktion wird angewendet, um zufällige Werte zu erhalten. Was passiert, wenn wir schwimmende Punktwerte oder Ganzzahlwerte in Tausenden haben? Was werden wir dann tun?? Werte manuell eingeben? Nein, durch die Verwendung von zufällig.RandomState.Eine einheitliche Methode ist sehr machbar, um gleich verteilte Zufallswerte zu erhalten. Wir geben einfach niedrige und hohe Werte und Größen. Wenn Sie diese Methode verwenden, wird die Ausgabe in einem eindimensionalen Array zurückgegeben. Wir verwenden diese Funktion hauptsächlich, wenn wir Diagrammdiagramme durchführen oder wenn wir zufällige Werte verwenden müssen. Der resultierende Datensatz kann verwendet werden, um verschiedene Modelle zu trainieren und zu testen. Es ist eine numerische Methode; Zu diesem Zweck importieren wir die Numpy Library in Python.

Syntax

Numpy.willkürlich.RandomState ().Uniform (niedrig = 0.0, hoch = 10.0, Größe = 2)

Parameter

Bei dieser Methode werden innerhalb der gleichmäßigen Methode drei Parameter niedrig, hoch und Größe verwendet. Es funktioniert, da die Proben gleichmäßig über ein halbes Open-Open-Intervall verteilt sind, was bedeutet, dass es niedrig ist, aber hoch [niedrig, hoch) ausschließt.

• • Niedrig: Jeder schwimmende Punktwert oder ein ganzzahliger Wert ist der Ausgangspunkt einer gleichmäßig verteilten Probe, er ist optional, und wenn wir den niedrigen Wert nicht zuweisen, wird er als Null angenommen.
  • Hoch: Hoch ist der maximale Wert, den die Probe erreichen kann, aber sie schließt aus, dass der hohe Wert in der Probe erforderlich ist.
  • Größe: Dieser Parameter gibt den Compiler an, wie viele Werte wir erstellen wollen.

Rückgabewert

Diese Methode gibt den Ausgangswert als eindimensionales Array zurück.

Bibliothek importieren

Wann immer wir eine Funktion aus einer Bibliothek verwenden, müssen wir das entsprechende Modul importieren, bevor wir diese bestimmte Funktion im Code verwenden. Andernfalls können wir die Funktionen aus dieser Bibliothek nicht aufrufen. Um Numpy -Funktionen zu verwenden, müssen wir die Numpy -Bibliothek importieren, damit unser Code alle Numpy -Funktionen verwenden kann.

Importieren Sie Numpy als Funktion_Name

Hier sagen wir, NP ist der Funktionsname.

Numph als NP importieren

Das "NP" ist der Funktionsname. Wir können jeden Namen verwenden, aber die meisten Experten verwenden „NP“ als Funktionsname, um ihn einfach zu machen. Mit diesem Funktionsnamen können wir jede Funktion der Numpy -Bibliothek in unserem Code verwenden.

Beispiel Nr. 1

Das zufällige.RandomState ().Uniform () -Methode ist sehr nützlich, wenn wir Modelle trainieren möchten. Ein Beispiel mit ganzzahligen Werten ist unten angegeben.

Der obige Code importiert zuerst die Numpy -Bibliothek, eine Python -Bibliothek, die für numerische Funktionen verwendet wird. In dieser Bibliothek gibt es mehrere mathematische Funktionen, aber um diese Funktionen zu verwenden, müssen wir die Bibliothek importieren und ihr einen Funktionsnamen geben. Mit diesem Funktionsnamen werden wir die integrierten Numpy-integrierten Funktionen aufrufen. Hier wird die Numpy -Bibliothek mit „NP“ als Funktionsname importiert. Als nächstes das zufällige.RandomState ().Uniform () wird zusammen mit dem „NP“ verwendet. Innerhalb der Methode der Uniform () werden drei Parameter unterschiedliche Werte zugewiesen. Das Argument "niedrig" wird 0 zugewiesen.0; Dies ist der Punkt, an dem Beispieldaten beginnen und nach dem Zufallsprinzip Werte generieren. Das Attribut „hoch“ wird 8 zugewiesen, was bedeutet, dass zufällige Daten nicht 8 oder 8 überschreiten können. Unter 8 kann jeder Wert generiert werden. Das Argument „Größen“ zeigt, wie viele Werte wir benötigen. Speichern Sie das Ergebnis dieser Methode in einer Variablen. Um den resultierenden Wert anzuzeigen, auf die Print () -Funktion aufzurufen und innerhalb dieser Methode müssen wir die Variable platzieren, in der wir das Ergebnis gespeichert haben.

Die Ausgabe des Programms wird angezeigt. Es wird zuerst die Nachricht angezeigt, und danach wird ein Array vorgestellt, das 10 zufällige Werte enthält. Und dieses Array enthält keinen negativen Wert, da wir den niedrigsten Wert zugewiesen haben, 0.0, was bedeutet, dass die Probe keinen negativen Wert haben kann.

Beispiel Nr. 2

Wir können auch zufällig verwenden.RandomState ().Uniform () Funktion ohne den niedrigen Wert zuzuweisen. Es generiert automatisch eine Probe, die größer als 0 ist.

Wir würden zuerst ein Numpy -Modul als NP importieren. Rufen Sie dann den NP an.willkürlich.RandomState ().Uniform () Funktion. Hier werden wir die Werte von nur zwei Argumenten angeben, „hoch“ und „Größe“. Wir können den Wert des „niedrigen“ Parameters nicht angeben. Es ist optional, denn wenn wir ihm keinen Wert zuweisen, wird davon ausgegangen, dass der niedrige Wert 0 beträgt.0 für diese Methode. "Hoch" ist der Höchstwert; Wir können sagen, es ist das Grenzen und die „Größe“ ist die Anzahl der gewünschten Werte in einem Datensatz. Speichern Sie das Ergebnis in der Variablen "Ausgabe". Zeigen Sie den Wert zusammen mit einer Nachricht mit der Druckanweisung an.

Im Ergebnis enthält das resultierende Array 8 Werte, da wir die Größe als 8 definiert haben. Die Werte werden alle zufällig erzeugt.

Beispiel Nr. 3

Ein weiterer Beispielcode zeigt, dass wir den negativen Wert dem Parameter „Niedrig“ der Methode der Uniform () zuordnen können. Die Größe des erstellten Datensatzes ist durch NP irrelevant.willkürlich.RandomState ().Uniform () Funktion können wir einfach große Beispieldaten erstellen.

Das Einbeziehen des Numpy -Moduls ist immer der erste Schritt. Verwenden Sie in der nächsten Aussage das zufällige.RandomState ().Uniform () -Methode zur zufällig generierenden Stichprobendaten. Hier setzen wir auch den niedrigsten und höchsten Wert und die höchste Größe des Ausgangsarrays. Die Größe sollte ein Ganzzahlwert sein, da die Ausgabe in einem Array gespeichert wird und die Array -Größe nicht in einem schwebenden Punktwert liegt. Und dem „niedrigen“ Parameter wird ein negativer Wert zugewiesen, nur um negativ zu negativen Werten verwenden können. Die Print () -Methode zeigt eine Nachricht zusammen mit dem resultierenden Array an, indem der Variablenname verwendet wird, in dem wir das Array gespeichert haben.

Die Ergebnisse zeigen, dass der niedrigste Wert negativ oder unter Null sein kann. Ein eindimensionales Array und eine Nachricht werden als Ausgabe gedruckt.

Abschluss

Wir gehen in Numpy in eine größere Tiefe ein.willkürlich.RandomState.Uniform () Methode in diesem Leitfaden. Alles wird ausführlich behandelt, einschließlich der grundlegenden Einführung, der entsprechenden Syntax, der Parameter und der Verwendung dieser Methode im Code. Die Codierungsbeispiele erklären, wie wir zufällig anwenden können.RandomState ().Uniform () Methode mit oder ohne „niedrigen“ Parameter. Es ist eine sehr nützliche Methode, wenn wir mit großen Daten zu tun haben oder wenn wir zufällige Werte wünschen.