מספרים אקראיים
חלק מהיחידה נתונים ותרשימים במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 18 מתוך 60.
סימולציות, נתונים שעורבבו ומודלים שלא אומנו — כולם מתחילים ממספרים אקראיים. הגבהים המומצאים האלה, 1,000 במספר, נוצרו בשורה אחת:
NumPy מגרילה אותם מתוך מחולל, שמופעל באמצעות זרע:
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))הדבר מדפיס:
[173. 159.6 177.5 179.4]
[2 4 3 3 5]
[0.44 0.13 0.09]normal(mean, std, size) מתרכזת סביב הממוצע שלה. integers לא כוללת את ערך העצירה שלה, כמו range. random מחזירה מספרים עשרוניים בין 0 ל־1.
אותו seed נותן את אותם מספרים בכל מחשב, כך שכל אחד יכול לשחזר את הניסוי שלך. כל הגרלה מקדמת את המחולל.
אתגר
קלחנות מדמה שבוע שהרצה חוזרת חייבת לשחזר.
- צרו את
rng_aמהזרע והגרילו 7 ספירות של לקוחות, מ־20 עד 60 כולל, ואז 7 הוצאות בהתפלגות נורמלית: ממוצע 15, סטיית תקן 4. - הגרילו שוב את הספירות באמצעות
rng_bעם אותו זרע ו־rng_cעם זרע גדול ב־1. - הדפיסו כפי שמוצג למטה: הוצאות עם ספרה אחת אחרי הנקודה העשרונית, וכמה ימים b ו־c תואמים ל־a.
עבור הזרע 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: 1נסו בעצמכם
import numpy as np
seed = int(input())
# כתבו את הקוד שלכם למטה
בחנו את עצמכםהשיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
כל השיעורים ביחידה נתונים ותרשימים
10הצגת נתונים של DataFrame בגרפים
הצגת DataFrame בגרףתרשים פיזור מעמודותצבע אחד לכל קבוצההיסטוגרמה של עמודהסיכום: מכירות בית הקפה5תרשימי קווים ופיזור
תוויות וכותרותתרשימי פיזורכמה קווים ומקראצבעים וסמניםאיורים וציריםסיכום: צעדים שבועיים11מערכי נתונים ללמידת מכונה (ML)
מערכי נתונים מובניםתכונות ותוויותחקירה לפי מחלקההצגת המחלקות בגרףסיכום: מערך הנתונים Wineתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין