Hàm rand ngẫu nhiên numpy Python tạo các số ngẫu nhiên được phân phối đồng đều và tạo một mảng có hình dạng đã cho. Để làm việc với chức năng này, chúng ta phải nhập mô-đun NumPy. Cú pháp của hàm này là
numpy.random.rand(d0, d1, d2,…., dn)d0, d1, d2,…. , giá trị dn là tùy chọn và chúng chỉ định kích thước mảng. Chẳng hạn, nếu chúng ta chuyển 3 làm đối số (3) có nghĩa là mảng một chiều có kích thước ba với các mẫu ngẫu nhiên
Python numpy ngẫu nhiên rand Ví dụ
Như chúng tôi đã nói trước đó, các giá trị tham số của hàm rand là tùy chọn, vì vậy chúng tôi sử dụng hàm này mà không cần bất kỳ tham số nào
import numpy as tg a = tg.random.rand() print(a)0.7278473630715507Tạo mảng 1D và 2D
Phương pháp này tạo ra một mảng của một kích thước nhất định. Ở đây, trong tập hợp arr1D đầu tiên, chúng tôi đã sử dụng hàm rand để tạo một mảng ngẫu nhiên một chiều có kích thước tám. Trong câu lệnh thứ hai Arr2D này, nó trả về không gian hai chiều gồm ba hàng và năm cột
Tạo một mảng có hình dạng nhất định và điền vào đó các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều trên [0, 1)
Thông số. d0, d1, …, dn . int, tùy chọnKích 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
Trả về. ra . ndarray, hình dạng (d0, d1, ..., dn)Giá trị ngẫu nhiên
Xem thêm
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
cục mịch. ngẫu nhiên. Hàm rand() được sử dụng để tạo các giá trị ngẫu nhiên trong khoảng randNum = np.random.rand() 6. Các điểm dữ liệu tạo thành một phân phối thống nhất
Hãy hiểu nó bằng một ví dụ
Bước 1. Tạo một đối tượng chức năng numpy randNum = np.random.rand() 8
randNum = np.random.rand()Bước 2. Gọi đối tượng hàm randNum = np.random.rand() 8
randNum 0.35071131536970257Khi gọi hàm randNum = np.random.rand() 8, một giá trị float ngẫu nhiên được trả về. Giá trị này sẽ luôn nằm trong khoảng randNum = np.random.rand() 6. Ngoài ra, giá trị thay đổi trên mọi cuộc gọi đối tượng. Nghĩa là, mỗi khi randNum 2 được gọi là giá trị ngẫu nhiên mới được tạo ra
Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn muốn nhận được cùng một giá trị mỗi lần?
Sử dụng Seed để tạo giá trị tĩnh
Các giá trị được trả về bởi randNum 3 thay đổi trên mỗi lệnh gọi liên tiếp. Bằng cách sử dụng randNum 4 randNum 5
Hãy xem nó với một ví dụ
Bước 1. Đặt hạt giống và tạo một đối tượng hàm randNum = np.random.rand() 8 gọn gàng
np.random.seed(404) randNum = np.random.rand()Bước 2. Gọi đối tượng hàm randNum = np.random.rand() 8
randNum 0.6688250856311798Bây giờ, mỗi khi hàm randNum = np.random.rand() 8 được gọi, giá trị kết quả sẽ luôn giữ nguyên
Cho đến bây giờ, chúng tôi chỉ tạo ra một giá trị ngẫu nhiên duy nhất. Nhưng nếu bạn muốn tạo một mảng các giá trị ngẫu nhiên thì sao?
Chương trình nhà khoa học dữ liệu công nghiệp MLPlus
Bạn có muốn học Khoa học dữ liệu từ các Nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm không?
Xây dựng sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn với bằng cấp được ngành công nhận trên toàn cầu. Giải quyết các dự án với dữ liệu thực của công ty và trở thành Nhà khoa học dữ liệu được chứng nhận trong vòng chưa đầy 12 tháng.
Nhận khóa học Python hoàn chỉnh miễn phí
Xây dựng sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn với bằng cấp được ngành công nhận trên toàn cầu. Có được tư duy, sự tự tin và các kỹ năng khiến Nhà khoa học dữ liệu trở nên có giá trị
Tạo các mảng ngẫu nhiên có nhiều mảng bằng cách sử dụng hàm rand
Hàm randNum 3 trả về một giá trị float ngẫu nhiên duy nhất trong trường hợp mặc định. Nhưng hàm này cũng hỗ trợ kích thước/hình dạng làm đầu vào và điều này có nghĩa là nếu hình dạng của mảng được truyền cho hàm randNum 3, thì một mảng chứa các giá trị ngẫu nhiên sẽ được trả về
Hãy để chúng tôi thấy điều này với sự giúp đỡ của một số ví dụ,
Mảng 1-D theo hàm ngẫu nhiên có nhiều mảng
Để tạo mảng ngẫu nhiên một chiều bằng hàm randNum 3, hãy chuyển hình dạng của mảng vào hàm rand(). Trong trường hợp này, hình dạng của mảng giống như kích thước của mảng
Bước 1. Tạo một đối tượng chức năng randNum = np.random.rand() 8 gọn gàng với hình dạng 0.35071131536970257 3
a_1D_array = np.random.rand(10)Bước 2. Gọi đối tượng hàm randNum = np.random.rand() 8
a_1D_array array([0.34671278, 0.35893712, 0.72728524, 0.6622387 , 0.60089987, 0.72429985, 0.69959325, 0.01746982, 0.69838873, 0.2936516 ])Khi gọi đối tượng 0.35071131536970257 5, một mảng chứa 10 giá trị float ngẫu nhiên được trả về. Mảng được trả về là một mảng kiểu dữ liệu có nhiều mảng
Mảng 2-D theo chức năng ngẫu nhiên numpy
Để tạo các mảng ngẫu nhiên hai chiều bằng cách sử dụng hàm randNum 3, hãy chuyển hình dạng của mảng vào hàm rand(). Hình dạng có thể được chuyển thành (no_of_rows, no_of_columns)
Bước 1. Tạo một đối tượng hàm randNum = np.random.rand() 8 gọn gàng với hình dạng 0.35071131536970257 8
randNum = np.random.rand() 0Bước 2. Gọi đối tượng hàm randNum = np.random.rand() 8
randNum = np.random.rand() 1____3_______2Khi gọi đối tượng a_2D_array, một mảng chứa 10 giá trị ngẫu nhiên của thứ nguyên (5,2) được trả về
Mảng 3-D theo chức năng ngẫu nhiên numpy
Để tạo các mảng ngẫu nhiên ba chiều bằng cách sử dụng hàm randNum 3, hãy chuyển hình dạng của mảng vào hàm rand(). Hình dạng phải là (giá trị x, giá trị y, giá trị z)
Bước 1. Tạo một đối tượng chức năng randNum = np.random.rand() 8 gọn gàng với hình dạng np.random.seed(404) randNum = np.random.rand() 2
randNum = np.random.rand() 3Bước 2. Gọi đối tượng hàm randNum = np.random.rand() 8
randNum = np.random.rand() 4_______3_______5Khi gọi đối tượng a_3D_array, một mảng chứa 20 giá trị ngẫu nhiên của kích thước (5,2,2) được trả về
Những mẹo có ích
- Hàm randNum 3 hữu ích cho các trường hợp bạn muốn tạo một số dữ liệu giả mạo
- Bạn có thể sử dụng seed() để giữ nguyên các giá trị của mình, mỗi lần chạy ô mã
Kiểm tra kiến thức của bạn
Q1. Hàm randNum 3 có thể trả về các giá trị này. np.random.seed(404) randNum = np.random.rand() 6. Đúng hay sai?
Câu trả lờiCâu trả lời. Sai. Hàm rand() trả về các giá trị trong phạm vi randNum = np.random.rand() 6
quý 2. Làm thế nào bạn có thể thiết lập trạng thái của các số ngẫu nhiên?
Câu trả lờiCâu trả lời. Hàm randNum 4 có thể được sử dụng để đặt trạng thái của các giá trị ngẫu nhiên
Q3. Viết mã để tạo ma trận np.random.seed(404) randNum = np.random.rand() 9 các số ngẫu nhiên trong phạm vi randNum = np.random.rand() 6
Câu trả lờiCâu trả lời. randNum 1
Người giới thiệu
- https. // numpy. org/doc/ổn định/tham chiếu/ngẫu nhiên/được tạo/numpy. ngẫu nhiên. rand. html
Bài viết được đóng góp bởi Kaustubh G
MáyHọcPlus
Machine Learning Plus được tạo thành từ một nhóm những người nhiệt tình đam mê Khoa học dữ liệu. Họ giúp các Nhà phát triển, Nhà quản lý doanh nghiệp và Nhà khoa học dữ liệu tuyệt vời trở nên giỏi hơn trong công việc của họ