Автор оригинала: Team Python Pool.

9 Уникальных Случайных функций Numpy для создания случайных данных

Для создания полностью случайных данных мы можем использовать модуль Python NumPy random. Этот модуль имеет множество методов, которые могут помочь нам создать другой тип данных с другой формой или распределением. Нам могут понадобиться<сильные> случайные данные, чтобы проверить нашу модель глубокого обучения машинного обучения, или когда мы хотим, чтобы наши данные были такими, что никто не может предсказать, например, что будет дальше на Ludo dice.

Используя случайный модуль, мы можем создать одно число или лакхи чисел в зависимости от наших потребностей. Итак, давайте глубоко погрузимся в случайный модуль и изучим каждую функциональность, которую он предлагает.

Синтаксис Numpy Random

Чтобы использовать случайный модуль библиотеки numpy, нам нужно установить numpy в нашей системе.

Для установки numpy – pip install numpy.

После этого нам нужно импортировать модуль с помощью-

from numpy import random

Различные функции случайного модуля Numpy

Ниже приведены 9 способов генерации случайных данных в Python –

1. Функция Rand() numpy random
2. Выбор(a, размер)
3. randint() функция numpy random
4. Uniform()
5. Shuffle()
6. Перестановка()
7. randn(*args):
8. seed()
9. random()

1. Функция Rand() numpy random

Параметры

Он принимает форму как вход. Если нам нужен 1-d массив, используйте только один аргумент, для 2-d используйте два параметра.

Random.rand() позволяет нам создавать столько чисел с плавающей запятой, сколько мы хотим, и это тоже любой формы в соответствии с нашими потребностями. Все числа будут находиться в диапазоне -(0,1). Если мы не приведем никаких аргументов, он сгенерирует одно случайное число.

Тип возврата

Он возвращает значения случайного типа float.

1-D массив-

from numpy import random
# if no arguments are passed, we get one number.rand()
print(a)

0.16901867266512227

2-D массив-

from numpy import random
# To create an array of shape-(3,4).rand(3,4)
print(a)

[[0.61074902 0.8948423 0.05838989 0.05309157] [0.95267435 0.98206308 0.66273378 0.15384441] [0.95962773 0.27196203 0.50494677 0.63709663]]

2. Выбор(а, размер) К Случайному Классу

Обычно он используется, когда нам нужно случайное значение из заданных значений. Мы можем дать список значений на выбор или предоставить диапазон значений.

Параметры

В первом параметре мы должны указать значения, из которых будут взяты выходные данные. Это должно быть только 1-d

Во втором параметре мы должны указать размер выходного сигнала, который мы хотим.

Тип возврата

Если бы мы не приводили никаких аргументов параметру size, то получили бы целочисленное значение . Но если мы зададим любое значение параметру size, то получим массив в качестве выходного.

from numpy import random
list1=[1,2,5,12,43,99]
#It will select any number of its choice from above list
print((random.choice(list1)))

43

3. функция randint() Numpy Random

Он также возвращает целочисленное значение между диапазоном, таким как randrange(). Разница заключается в параметре “b”.

Параметр

“a” – это начальный параметр, который включен, а “b” – конечный диапазон, который также включен. “Размер” определяет количество выходных данных, которые мы хотим получить.

Тип возврата

Он также возвращает целочисленное значение , а также массив.

from numpy import random
# between 1-100 it can chose any value
print(random.randint(1,100))

12

from numpy import random
# between 20-90 it will make an array of shape-(5,4)
print(random.randint(20,90,(5,4)))

array([[36, 57, 37, 46],
       [49, 85, 76, 50],
       [86, 26, 24, 46],
       [40, 62, 58, 66],
       [67, 48, 35, 26]])

4. Равномерная() функция Numpy Random

Он возвращает значение с плавающей запятой между заданным диапазоном.

Параметры

Он имеет три параметра: ” a “- начальный диапазон, ” b “- конечный диапазон, “size” – размер массива, который мы хотим создать из данного диапазона.

Возвращаемое значение

Он возвращает значение с плавающей запятой.

from numpy import random
# between 1-10 it will  make an array of shape (2,3) with floating point 
# values
print(random.uniform(1,10,(2,3)))

[[1.60076826 4.95001411 9.32575104]
 [6.71819493 6.35305451 1.83764578]]

5. Функция Shuffle() Numpy Random

Он перетасовывает значение списка. Мы даже можем дать строковые значения в списке.

Параметры

Он принимает список в качестве входных данных.

Возвращаемое значение

Он не возвращает Ни Одного.

from numpy import random
list1=[1,2,3,4,6,7]
# The change takes place in the list only and it is irreversible
random.shuffle(list1)
print(list1)

[7, 4, 1, 2, 6, 3]

from numpy import random
fruits=['apple','mango','cherry','strawberry']
random.shuffle(fruits)
print(fruits)

['strawberry', 'mango', 'cherry', 'apple']

6. Функция перестановки() Numpy Random

Параметры

Принимает один вход – а.

Он возвращает количество значений в параметре в любом случайном порядке. Каждое значение будет возникать только один раз.

Тип возврата

Возвращаемый тип-массив.

from numpy import random.permutation(100)
print(a)

[ 2 47 34 62 43 32 44 37 94 18 36 29 91 81 69 76 23 75 48 56 4 72 26 78 24 35 12 97 80 89 5 67 79 86 83 71 59 42 14 68 57 46 84 13 82 77 98 15 53 31 60 99 30 58 33 54 73 19 51 41 74 70 45 27 9 0 25 61 85 66 20 3 65 92 16 96 11 95 7 93 50 1 38 10 52 21 49 63 87 17 55 6 8 39 64 28 40 22 88 90]

7. randn(*args) Функция Numpy Random

Он возвращает количество значений, указанных в параметре. Значения являются значениями с плавающей запятой и находятся в стандартном нормальном распределении. В стандартном нормальном распределении стандартное отклонение равно 1, а среднее-0. Диапазон значений будет от -3 до 3

Параметры

Он может принимать любое количество аргументов. Если задан один аргумент, то это будет 1d массив. Для 3 аргументов это будет 3d-массив. Если аргументы не заданы, он вернет любое случайное значение.

Возвращаемое значение

Плавающая точка и массив

from numpy import random.randn()
print(a)

0.5399234948715245

from numpy import random.randn(4,5)
print(a)

[[-0.64325277 -0.54409155 -0.39724942 0.27098597 -0.5790731 ] [-0.40137426 -0.37112032 -1.98715892 -1.43663396 0.38451821] [-0.64054325 -0.00464748 -1.64022962 0.50233829 -0.98809477] [-1.31515342 -0.73362683 0.52486942 -0.21917923 0.01206075]]

8. Функция seed() Для Генерации Выходных Данных

Параметр

Для этого требуется только один аргумент – seed.

Функция seed() делает вывод предсказуемым. Значение вывода будет оставаться неизменным каждый раз href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Time”>время для того же начального значения. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Time”>время для того же начального значения.

Тип возврата

Он не возвращает Ни одного

Чтобы лучше понять это, давайте запустим нижеприведенную программу два раза.

from numpy import random
print(random.rand(5))

[0.79172504 0.52889492 0.56804456 0.92559664 0.07103606]

[0.0871293 0.0202184 0.83261985 0.77815675 0.87001215]

Теперь давайте воспользуемся функцией seed и запустим программу два раза.

from numpy import random
# You can give any seed value, the value for a particular seed value will #remain same every time.
random.seed(0)
print(random.rand(5))

[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]

[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]

9. функция random()

Параметры

Он имеет только один параметр (который является необязательным), в котором мы можем указать размер нужного нам массива.

Возвращаемое значение-

Float

from numpy import random
print(random.random((3,3,3)))

[[[0.88173536 0.69253159 0.72525428]
  [0.50132438 0.95608363 0.6439902 ]
  [0.42385505 0.60639321 0.0191932 ]]

 [[0.30157482 0.66017354 0.29007761]
  [0.61801543 0.4287687  0.13547406]
  [0.29828233 0.56996491 0.59087276]]

 [[0.57432525 0.65320082 0.65210327]
  [0.43141844 0.8965466  0.36756187]
  [0.43586493 0.89192336 0.80619399]]]

Надо Читать

• Как преобразовать строку в нижний регистр в
• Как вычислить Квадратный корень
• Пользовательский ввод | Функция ввода () | Ввод с клавиатуры
• Лучшая книга для изучения Python

Вывод

Внутри модуля numpy random есть много функций, и каждая из них не может быть рассмотрена здесь. Мы обсудили почти все важные функции, такие как rand, randint, shuffle, choice и многие другие.

Попробуйте запустить программы на вашей стороне и дайте нам знать, если у вас есть какие-либо вопросы.

Счастливого кодирования!