Método normal aleatório numpy

“Se você executar algum tipo de ciência de dados em Python, geralmente precisará trabalhar com números aleatórios. Números aleatórios não apenas produzem números diferentes a cada vez, mas têm significados diferentes. Isso significa que algo não será antecipado logicamente. Precisamos gerar um número aleatório, e algum algoritmo pode estar por trás disso. O algoritmo é o número de etapas em que apenas escrevemos a sequência de etapas para resolver um problema específico, e dados pesados ​​podem ser armazenados e gerenciados por Numpy. Numpy é uma biblioteca Python, ajuda em cálculos e cálculos matemáticos. O Numpy Array também normalizará as linhas usando Python; Ao usar o Numpy Array, será necessário menos memória.”

Sintaxe para Numpy.Aleatório.Método normal

NP.aleatório.Normal (loc =, escalas =, tamanhos =)

NP.aleatório.Normal () é o nome da função e podemos passar três parâmetros dentro da função. Todos esses três parâmetros não são importantes. Se não passarmos nenhum parâmetro, ele dará um único número de amostra. O parâmetro possui o "local" como é usado para meios de distribuição, enquanto "escalas" é o padrão de desvio na distribuição e "tamanho" é a forma da matriz de saída Numpy.

Parâmetros

• LOC: este não é um parâmetro obrigatório que identifica a média da distribuição. Tem um valor padrão de 0.0. Pode ser flutuante ou matriz.
• Escalas: este não é um parâmetro obrigatório e identifica o desvio padrão. Tem um valor padrão de 1.0. Pode ser flutuante ou matriz.
• Tamanhos: este não é um parâmetro obrigatório e identifica a forma da matriz. Tem um valor padrão de 1. Pode ser uma int ou uma tupla de int.

Biblioteca para Numpy

Importar numpy como np. É a biblioteca que podemos aplicar no início do nosso código. Porque é necessário fazer qualquer cálculo. Se você não usar a palavra "importar numpy", Numpy não será executado.

Gerar número aleatório

Neste exemplo, o módulo "aleatório" da biblioteca Numpy pode gerar um número aleatório.

Como o código mencionado acima, em primeiro lugar, temos que aplicar a biblioteca Numpy. O usuário deseja encontrar o número aleatório para o qual tomaremos "y" como uma variável para armazenar o número. Utilizamos o método randint (). O aleatório.A função Randint () é usada para encontrar o número aleatório com um parâmetro "200" e depois imprimir o valor de "y".

Número de flutuação aleatória

O método rand () do módulo "aleatório" pode dar um valor de flutuação aleatório entre 0 e 1.

Temos que adicionar a biblioteca "Numpy" na primeira linha. O usuário deseja encontrar o número de flutuação entre 0 e 1. Em seguida, levaremos uma variável "s" para armazenar o valor. Também empregamos uma função aleatória.rand (), que não tem parâmetro. Esta função daria um valor de flutuação entre 0 e 1. E então, ele imprimirá o valor de "s".

Array aleatório

Trabalharemos com matrizes nos exemplos seguintes. Portanto, utilizaremos métodos para gerar matrizes aleatórias.

• Inteiros

O método Randint () gera números inteiros aleatórios, onde passaremos qualquer número como um parâmetro.

Vamos usar a biblioteca Numpy. Agora o usuário quer encontrar a matriz aleatória. Continha 4 valores aleatórios de 0 a 100, tendo uma matriz 1-D. "A" é uma variável que é utilizada para armazenar uma matriz. O aleatório.A função Randint () é aplicada para encontrar números inteiros com um parâmetro do tamanho 4. O tamanho indica o número de colunas na matriz. O método randint () terá um tamanho que lhe dará a forma da matriz e depois imprimirá o valor da variável "a".

• Para uma matriz 2D

Aqui vamos gerar a matriz 2D na qual teremos diferentes linhas e colunas.

Integraríamos módulos aleatórios da biblioteca Numpy. Aqui o usuário levará uma variável "z" para armazenar um valor da matriz. O aleatório.Randint () Função contém um parâmetro no qual temos 4 linhas, e cada linha contém 2 números inteiros aleatórios de 0 a 100. Para imprimir o valor, utilize a função print ().

• Valor flutuante

Nesse caso, geraremos um valor de ponto flutuante.

Incluímos uma biblioteca de Numpy para executar o código e retirar uma variável "y" para armazenar o valor. O aleatório.Rand () Função tem o parâmetro 2, o que significa que possui 2 linhas. No final, ele imprimirá o valor de "y".

Distribuição aleatória numpy

Nesse caso, podemos gerar uma matriz 1-D que pode conter 100 valores.

Como o código mencionado acima, incorporaremos o módulo aleatório da biblioteca Numpy. Além disso, aplicaríamos o método Choice () do módulo aleatório. Os valores dados como parâmetro para a opção de função () são 11, 13, 17 e 9. A probabilidade para o valor 11 é 0.1. A probabilidade para o valor 13 é 0.3. A probabilidade para o valor 17 é 0.6. A probabilidade para o valor 9 é 0.0. O tamanho da função () também é chamado. Então vamos exibir o valor de "y".

Array Numpy

Para uma matriz Numpy, usamos uma função de NP.Array () para imprimir a matriz.

Primeiro, vamos adicionar a biblioteca Numpy. Além disso, chamaríamos o NP.Método Array (). Esta função inclui o parâmetro com o tamanho de três números. O "arry" é declarado como uma variável para salvar os elementos. Em seguida, o método print () é empregado para mostrar os valores.

Distribuição normal numpy

Para uma distribuição normal de Numpy, aplicaremos uma função de aleatoriamente.normal().

Temos que importar um módulo aleatório do arquivo de cabeçalho Numpy. Então declaramos a variável "y". Em seguida, invocamos o aleatório.método normal (), e tem argumentos. Os parâmetros da função mostram que temos 2 linhas e 4 colunas e, em seguida, isso representará o valor de "y" com a ajuda da impressão ().

Conclusão

Neste artigo, examinamos diferentes métodos de uso do método normal numpy aleatório. Também criamos uma matriz bidimensional a partir da distribuição normal. Neste guia, discutimos a sintaxe e a biblioteca do método normal aleatório Numpy e como geramos números aleatórios, flutuação aleatória e matrizes aleatórias. Também observamos os métodos de encontrar as matrizes com números inteiros diferentes e valores de ponto flutuante. Também criamos matrizes 1-D e 2-D contendo números inteiros aleatórios usando o método normal numpy aleatório.