Números aleatorios
Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 18 de 60.
Las simulaciones, los datos mezclados y los modelos sin entrenar empiezan con números aleatorios. Estas 1.000 alturas inventadas se generaron con una sola línea:
NumPy los extrae de un generador, iniciado por una semilla:
rng = np.random.default_rng(42)
heights = rng.normal(170, 10, size=1000)
print(np.round(heights[:4], 1))
print(rng.integers(1, 7, size=5))
print(np.round(rng.random(3), 2))Esto imprime:
[173. 159.6 177.5 179.4]
[2 4 3 3 5]
[0.44 0.13 0.09]normal(mean, std, size) se agrupa alrededor de su media. integers excluye su límite superior, como range. random devuelve decimales de 0 a 1.
La misma semilla produce los mismos números en cualquier computadora, así que cualquiera puede repetir tu experimento. Cada extracción hace avanzar el generador.
Desafío
FácilUna tienda simula una semana que una repetición debe reproducir.
- Crea
rng_aa partir de la semilla y extrae 7 recuentos de clientes, de 20 a 60 inclusive, y después 7 gastos con distribución normal: media 15, desviación estándar 4. - Vuelve a extraer los recuentos de
rng_bcon la misma semilla y derng_ccon la semilla más 1. - Imprime como se muestra a continuación: los gastos con 1 decimal y cuántos días coinciden b y c con a.
Para la semilla 12:
Customers: [45 30 59 58 22 27 28]
Spend: [21.5 10.2 12.5 9.7 14.6 19. 14.9]
Same seed, days that match: 7
Seed + 1, days that match: 1Pruébalo tú mismo
import numpy as np
seed = int(input())
# Escribe tu código a continuación
Ponte a pruebaEsta lección incluye un breve cuestionario. Empieza la lección para responderlo y registrar tu progreso.
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4Dar forma a los datos
Cambiar la forma de los arraysUnir arraysNúmeros aleatoriosRepaso: simulación de dados2Arrays de NumPy
Creación de arraysForma y tamañoRangos de númerosIndexación y segmentaciónRepaso: cuadrícula de temperaturas5Gráficos de líneas y de dispersión
Etiquetas y títulosGráficos de dispersiónVarias líneas y leyendasColores y marcadoresFiguras y ejesRepaso: pasos semanales3Matemáticas con arrays
Operaciones matemáticas con arrays completosEstadísticas resumidasEstadísticas por ejeDifusiónMáscaras booleanasRepaso: calificaciones de exámenes6Gráficos para datos
Gráficos de barrasHistogramasVarios gráficos en unoImágenes como matricesRepaso: informe de precipitacionesPractica por tu cuenta: Compilador de Python online