Mảng số ngẫu nhiên python

Để tạo ma trận các số nguyên ngẫu nhiên trong Python, hàm randint() của mô-đun numpy được sử dụng. Chức năng này được sử dụng để lấy mẫu ngẫu nhiên. e. tất cả các con số được tạo ra sẽ là ngẫu nhiên và không thể dự đoán được

cú pháp. cục mịch. ngẫu nhiên. randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)

Thông số

• thấp. [int] Số nguyên (đã ký) thấp nhất được rút ra từ phân phối. Tuy nhiên, nó hoạt động như một số nguyên cao nhất trong mẫu nếu high=None.
   
• cao. [int, tùy chọn] Số nguyên lớn nhất (đã ký) được rút ra từ phân phối.
   
• kích thước. [int hoặc bộ số nguyên, tùy chọn] Hình dạng đầu ra. Nếu hình dạng đã cho là, e. g. , (m, n, k) thì lấy m * n * k mẫu. Mặc định là Không có, trong trường hợp đó, một giá trị được trả về.
   
• gõ. [tùy chọn] Loại dữ liệu đầu ra mong muốn

Trở lại. Mảng các số nguyên ngẫu nhiên trong khoảng [thấp, cao) hoặc một số nguyên ngẫu nhiên như vậy nếu kích thước không được cung cấp

ví dụ 1

Python3

# importing numpy library

import numpy as np  

# random is a function, doing random sampling in numpy.

array= np.random.randint(numpy as np  1# importing numpy library0=# importing numpy library2 8numpy as np  2 8# importing numpy library4

Tạo một mảng có hình dạng đã cho và điền vào đó các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều trên import6

Kích thước của mảng được trả về, tất cả phải là số dương. Nếu không có đối số nào được đưa ra, một số float Python được trả về

Giá trị ngẫu nhiên

Xem thêm

import8

ghi chú

Đây là một chức năng tiện lợi. Nếu bạn muốn một giao diện lấy shape-tuple làm đối số đầu tiên, hãy tham khảo np. ngẫu nhiên. mẫu thử ngẫu nhiên

Mảng là một trong những cấu trúc dữ liệu cơ bản trong Python. Nó lưu trữ các phần tử trong một vị trí bộ nhớ liền kề và mỗi phần tử có thể được truy cập bằng cách sử dụng chỉ mục tương ứng của nó. Trong Python, thư viện import9 được sử dụng để triển khai cấu trúc dữ liệu mảng. Danh sách cũng là một cấu trúc dữ liệu khác bắt chước một mảng trong Python

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ thảo luận về các phương pháp khác nhau để điền vào mảng bằng các số ngẫu nhiên trong Python

Chúng tôi có thể tạo một mảng các hình dạng mong muốn của chúng tôi. Đôi khi, chúng tôi có thể yêu cầu các mảng giả cho một số tính toán. Chúng ta có thể tạo một mảng chứa đầy các giá trị giả như vậy vì thư viện import9 cũng triển khai mô-đun numpy as np  1 để tạo các số ngẫu nhiên

Các cách để điền vào mảng với các số ngẫu nhiên trong Python

Bây giờ chúng ta hãy thảo luận về cách điền vào mảng bằng các số ngẫu nhiên trong Python

Sử dụng hàm numpy as np  2 để điền vào mảng các số ngẫu nhiên trong Python

Như đã thảo luận trước đó, thư viện import9 có mô-đun numpy as np  1 có thể giúp tạo số ngẫu nhiên cho mảng import9. Hàm numpy as np  6 có thể được sử dụng để tạo một mảng có kích thước theo yêu cầu và điền vào mảng bằng các số ngẫu nhiên trong Python

Chúng ta cần nhớ ba thông số chính. Hai tham số đầu tiên là các giá trị numpy as np  7 và numpy as np  8. Hàm sẽ chọn một số nguyên ngẫu nhiên giữa phạm vi này. Tham số thứ ba là tham số import90 chỉ định hình dạng của mảng cuối cùng

Xem ví dụ sau

Sử dụng numpy. ngẫu nhiên. hàm randint()

1

2

3

4

5

nhập numpy as np

arr = np. ngẫu nhiên. randint(0,10,10)

in(arr)    

đầu ra

[3 8 1 0 4 2 4 7 0 3]

Trong ví dụ trên, chúng tôi tạo các số ngẫu nhiên từ 0 đến 10 và điền nó vào mảng một chiều có độ dài 10

Sử dụng hàm import91 để điền vào mảng các số ngẫu nhiên trong Python

import92 cung cấp một cách mới để tạo và làm việc với các số ngẫu nhiên. Nó sử dụng một import93 bổ sung để sinh ra các bit ngẫu nhiên như vậy và quản lý trạng thái của chúng. Để bắt đầu một import94 mới, chúng tôi sử dụng hàm tạo import95

Sau này, chúng ta có thể sử dụng hàm import91 để tạo các số ngẫu nhiên và điền vào mảng các số ngẫu nhiên trong Python

Chúng ta cần chỉ định các giá trị numpy as np  7, numpy as np  8 và import90 trong hàm này như chúng ta đã làm trong phương thức trước

Ví dụ,

Sử dụng Máy phát điện. hàm số nguyên ()

1

2

3

4

5

6

nhập numpy as np

g = np. ngẫu nhiên. default_rng()

arr = g. số nguyên(0,5,10)

in(arr)

đầu ra

[0 2 1 1 1 0 1 1 3 0]

Sử dụng hàm numpy as np  10 để điền vào mảng các số ngẫu nhiên trong Python

Như đã thảo luận trong phần đầu tiên, danh sách trong Python cũng bắt chước một mảng. Chúng ta có thể điền vào danh sách các số ngẫu nhiên bằng cách sử dụng mô-đun numpy as np  1 trong Python. Chúng ta sẽ sử dụng khả năng hiểu danh sách cùng với hàm numpy as np  10 để điền vào mảng các số ngẫu nhiên trong Python

Chúng tôi sẽ sử dụng hàm numpy as np  10 để tạo một số ngẫu nhiên giữa một phạm vi nhất định. Chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp hiểu danh sách lặp lại chức năng này với số lần cần thiết, tạo một danh sách mới có độ dài cần thiết

Xem đoạn mã sau

Sử dụng ngẫu nhiên. hàm randint()

1

2

3

4

5

nhập ngẫu nhiên

mảng = [ngẫu nhiên. randint(1,5) for _ in range(10)]

in(arr)    

đầu ra

[4, 2, 5, 3, 2, 2, 3, 3, 4, 2]

Phần kết luận

Để kết thúc, trong hướng dẫn này, chúng ta đã thảo luận về các phương pháp khác nhau để điền vào mảng các số ngẫu nhiên trong Python. Về cơ bản, chúng tôi đang tạo các mảng có số ngẫu nhiên. Đối với điều này, chúng tôi đã sử dụng mảng và danh sách import9

Đối với mảng import9, chúng tôi có hai phương thức. Đầu tiên là hàm numpy as np  2 truyền thống tạo ra một mảng import9 có độ dài nhất định chứa đầy các số ngẫu nhiên trong một phạm vi nhất định

Trong phương pháp thứ hai, chúng tôi đã sử dụng mô-đun import92 tương đối mới để tạo mảng. Nó sử dụng numpy as np  19 cung cấp trạng thái bổ sung để quản lý và tạo các bit ngẫu nhiên