Numpy.aleatório.Randomstate.Método uniforme

Numpy é uma biblioteca Python usada para computação numérica. O aleatório.Randomstate.O método uniforme é uma função numpy usada para gerar números aleatórios, que obtemos de uma variedade de distribuições de probabilidade. Esta função é aplicada para obter valores aleatórios. O que acontece se tivermos valores de ponto flutuante ou valores inteiros em milhares? Então o que vamos fazer? Inserir manualmente valores? Não, usando aleatório.Randomstate.O método uniforme é muito viável para obter valores aleatórios igualmente distribuídos. Nós simplesmente damos valores e tamanhos baixos e altos. Em seguida, utilizando esse método, ele retornará a saída em uma matriz unidimensional. Utilizamos principalmente essa função quando fazemos plotagem gráfica ou quando precisamos usar valores aleatórios; O conjunto de dados resultante pode ser utilizado para treinar e testar modelos diferentes. É um método numérico; Para esse fim, importamos a biblioteca Numpy em Python.

Sintaxe

Numpy.aleatório.Randomstate ().uniforme (baixo = 0.0, alto = 10.0, tamanho = 2)

Parâmetros

Neste método, dentro do método uniforme, três parâmetros são usados. Funciona como amostras é distribuído uniformemente em um intervalo de meia abertura, o que significa que inclui baixo, mas exclui alto [baixo, alto).

• • Baixo: Qualquer valor de ponto flutuante ou valor inteiro é o ponto de partida de uma amostra uniformemente distribuída, é opcional e, se não atribuirmos o valor baixo, será assumido como zero.
  • Alto: High é o valor máximo que a amostra pode alcançar, mas exclui que exigia alto valor na amostra.
  • Tamanho: Este parâmetro indica o compilador de quantos valores pretendemos criar.

Valor de retorno

Este método retorna o valor de saída como uma matriz unidimensional.

Biblioteca de importação

Sempre que utilizamos uma função de uma biblioteca, devemos importar o módulo correspondente antes de usar essa função específica no código. Caso contrário, não poderemos chamar as funções dessa biblioteca. Para usar funções Numpy, precisamos importar a biblioteca Numpy para que nosso código possa utilizar todas as funções Numpy.

importar numpy como function_name

Aqui digamos que NP é o nome da função.

importar numpy como np

O "NP" é o nome da função. Podemos usar qualquer nome, mas a maioria dos especialistas usa "np" como um nome de função para simplificar. Com este nome de função, podemos usar qualquer função da biblioteca Numpy em nosso código.

Exemplo não. 1

O aleatório.Randomstate ().o método uniforme () é muito útil quando queremos treinar modelos. Um exemplo com valores inteiros é dado abaixo.

O código acima importa primeiro a biblioteca Numpy, que é uma biblioteca Python usada para funções numéricas. Existem várias funções matemáticas nesta biblioteca, mas, para usar essas funções, precisamos importar a biblioteca e dar um nome de função. Com esse nome de função, chamaremos as funções embutidas numpy. Aqui a Numpy Library é importada com "NP" como o nome da função. Em seguida, o aleatório.Randomstate ().uniforme () é usado junto com o "np". Dentro do método uniforme (), três parâmetros recebem valores diferentes. O argumento "baixo" é atribuído 0.0; Este é o ponto de onde os dados da amostra serão iniciados e geram valores aleatoriamente. O atributo "alto" é atribuído 8, o que significa que dados aleatórios não podem atingir 8 ou exceder 8; Abaixo de 8, qualquer valor pode ser gerado. O argumento do "tamanho" diz quantos valores exigimos. Salve o resultado deste método em uma variável. Para mostrar o valor resultante, invocar a função print () e, dentro desse método, temos que colocar a variável onde armazenamos o resultado.

A saída do programa é exibida. Primeiro exibe a mensagem e, depois disso, é apresentada uma matriz que contém 10 valores aleatórios. E essa matriz não contém um valor negativo porque atribuímos o menor valor, 0.0, o que significa que a amostra não pode ter um valor negativo.

Exemplo não. 2

Também podemos utilizar aleatório.Randomstate ().uniforme () função sem atribuir o valor baixo. Ele gerará automaticamente uma amostra maior que 0.

Primeiro importaríamos um módulo Numpy como NP. Então ligue para o NP.aleatório.Randomstate ().função uniforme (). Aqui vamos fornecer os valores de apenas dois argumentos, "alto" e "tamanho". Não podemos especificar o valor do parâmetro "baixo". É opcional porque, se não atribuirmos nenhum valor, assume que o valor baixo é 0.0 para este método. "High" é o valor máximo; Podemos dizer que é o limite e o "tamanho" é o número de valores que queremos em um conjunto de dados. Armazene o resultado na variável "saída". Exibir o valor junto com uma mensagem usando a instrução de impressão.

No resultado, a matriz resultante contém 8 valores porque definimos o tamanho como 8. Os valores são todos produzidos aleatoriamente.

Exemplo não. 3

Outro exemplo de código ilustra que também podemos alocar o valor negativo ao parâmetro "baixo" do método uniforme (). O tamanho do conjunto de dados criado é irrelevante usando o NP.aleatório.Randomstate ().Função uniforme (), podemos simplesmente criar grandes dados de amostra.

Incorporar o módulo Numpy é sempre a etapa inicial. Na próxima declaração, utilize o aleatório.Randomstate ().Método uniforme () para gerar dados de amostra aleatoriamente. Aqui também definimos o menor e o maior valor e o tamanho da matriz de saída. O tamanho deve ser um valor inteiro porque a saída será armazenada em uma matriz e o tamanho da matriz não pode estar em um valor de ponto flutuante. E o parâmetro "baixo" recebe um valor negativo apenas para elaborar que podemos usar valores negativos. O método print () exibe uma mensagem junto com a matriz resultante usando o nome da variável no qual armazenamos a matriz.

Os resultados indicam que o menor valor pode ser negativo ou abaixo de zero. Uma matriz unidimensional e uma mensagem são impressas como a saída.

Conclusão

Nós entramos em maior profundidade em Numpy.aleatório.Randomstate.Método uniforme () neste guia. Tudo está coberto em detalhes, incluindo a introdução básica, a sintaxe apropriada, os parâmetros e como utilizar esse método no código. Os exemplos de codificação explicam como podemos aplicar aleatórios.Randomstate ().Método uniforme () com ou sem parâmetro "baixo". É um método muito útil sempre que estamos lidando com dados grandes ou quando queremos valores aleatórios.