Números aleatórios
Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 18 de 60.
Simulações, dados embaralhados e modelos não treinados começam todos com números aleatórios. Essas 1.000 alturas fictícias foram criadas com uma linha:
O NumPy os gera a partir de um gerador, iniciado por uma semente:
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))Isto imprime:
[173. 159.6 177.5 179.4]
[2 4 3 3 5]
[0.44 0.13 0.09]normal(mean, std, size) se concentra em torno da sua média. integers não inclui o limite final, assim como range. random fornece números decimais de 0 a 1.
A mesma semente gera os mesmos números em qualquer computador, para que qualquer pessoa possa repetir seu experimento. Cada sorteio faz o gerador avançar.
Desafio
FácilUma loja simula uma semana que uma nova execução deve repetir.
- Crie
rng_aa partir da semente e gere 7 contagens de clientes, de 20 a 60 inclusive, depois 7 valores de gastos com distribuição normal: média 15, desvio padrão 4. - Gere as contagens novamente a partir de
rng_bcom a mesma semente e derng_ccom a semente mais 1. - Imprima como abaixo: os gastos com 1 casa decimal e quantos dias b e c coincidem com a.
Para a semente 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: 1Experimente você mesmo
import numpy as np
seed = int(input())
# Escreva seu código abaixo
Teste seus conhecimentosEsta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.
Todas as lições de Dados e gráficos
2Arrays do NumPy
Criando arraysForma e tamanhoIntervalos de númerosIndexação e fatiamentoRevisão: grade de temperaturas5Gráficos de Linhas e Dispersão
Rótulos e TítulosGráficos de DispersãoVárias Linhas e LegendasCores e MarcadoresFiguras e EixosRevisão: Passos Semanais3Matemática com Arrays
Operações matemáticas em arrays inteirosEstatísticas resumidasEstatísticas por eixoBroadcastingMáscaras booleanasRevisão: notas das provas6Gráficos para Dados
Gráficos de barrasHistogramasVários gráficos em um sóImagens como arraysRevisão: Relatório de chuvasPratique por conta própria: Compilador de Python online