Conseils pratiques pour générer des nombres aléatoires avec numpy

Conseils pratiques pour générer des nombres aléatoires avec numpy, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Les nombres aléatoires ont un large éventail d'applications en science des données et en apprentissage automatique. En Python, numpy est une bibliothèque mathématique largement utilisée qui fournit un riche ensemble de fonctions de génération de nombres aléatoires. Cet article présentera des techniques pratiques pour générer des nombres aléatoires dans la bibliothèque numpy et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Générer des entiers aléatoires

Générer des entiers aléatoires est une exigence courante. La bibliothèque numpy fournit la fonction randint pour générer des entiers aléatoires dans une plage spécifiée. L'exemple de code suivant génère 10 entiers aléatoires allant de 0 à 9 :

import numpy as np

random_integers = np.random.randint(0, 10, size=10)
print(random_integers)

2. Générer des nombres à virgule flottante aléatoires

Générer des nombres à virgule flottante aléatoires est également une exigence courante. La fonction aléatoire de la bibliothèque numpy fournit des fonctions rand et uniformes pour générer des nombres aléatoires à virgule flottante avec différentes distributions. L'exemple de code suivant génère un nombre à virgule flottante aléatoire compris entre 0 et 1 :

import numpy as np

random_float = np.random.rand()
print(random_float)

Et l'exemple de code suivant génère un nombre à virgule flottante aléatoire compris entre 1 et 10 :

import numpy as np

random_float = np.random.uniform(1, 10)
print(random_float)

3. Générer un tableau aléatoire

Générer Les tableaux aléatoires sont une exigence courante et la bibliothèque numpy fournit la fonction randn pour générer des tableaux aléatoires conformes à la distribution normale standard. L'exemple de code suivant génère un tableau aléatoire avec 5 lignes et 3 colonnes :

import numpy as np

random_array = np.random.randn(5, 3)
print(random_array)

4. Définissez la graine de nombres aléatoires

Lorsque vous utilisez des nombres aléatoires, vous devez parfois vous assurer que la séquence de nombres aléatoires générée est reproductible. La bibliothèque numpy fournit la fonction de graine permettant de définir des valeurs de départ de nombres aléatoires afin de déterminer la séquence de génération de nombres aléatoires. L'exemple de code suivant définit la valeur de départ du nombre aléatoire sur 1 et génère 5 entiers aléatoires :

import numpy as np

np.random.seed(1)
random_integers = np.random.randint(0, 10, size=5)
print(random_integers)

En définissant la même valeur de départ du nombre aléatoire, vous pouvez vous assurer que la séquence de nombres aléatoires générée est la même pour chaque exécution.

Résumé :

Cet article présente quelques techniques pratiques pour générer des nombres aléatoires dans la bibliothèque numpy. En utilisant les fonctions randint, rand, uniform et randn, nous pouvons facilement générer des nombres aléatoires qui répondent aux exigences. De plus, en définissant une valeur de départ de nombres aléatoires, vous pouvez garantir que la séquence de nombres aléatoires générée est reproductible. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux appliquer la bibliothèque numpy pour générer des nombres aléatoires.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!