Случайные числа
Часть раздела Данные и графики путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 18 из 60.
Симуляции, перемешанные данные и необученные модели начинаются со случайных чисел. Эти 1 000 вымышленных значений роста получены одной строкой:
NumPy генерирует их с помощью генератора, запускаемого с помощью начального значения:
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))Это выводит:
[173. 159.6 177.5 179.4]
[2 4 3 3 5]
[0.44 0.13 0.09]normal(mean, std, size) группирует значения вокруг среднего. integers не включает верхнюю границу, как range. random возвращает десятичные числа от 0 до 1.
Одинаковое начальное значение даёт одинаковые числа на любом компьютере, поэтому каждый может повторить твой эксперимент. Каждый вызов продвигает генератор.
Задание
ЛегкоМагазин моделирует неделю, которую повторный запуск должен воспроизвести.
- Создай
rng_aс начальным значением и сгенерируй 7 значений количества покупателей в диапазоне от 20 до 60 включительно, затем 7 значений расходов, распределённых нормально: среднее 15, стандартное отклонение 4. - Сгенерируй значения количества покупателей ещё раз с помощью
rng_bс тем же начальным значением иrng_cс начальным значением, увеличенным на 1. - Выведи данные, как показано ниже: расходы округли до 1 десятичного знака, а также выведи количество дней, когда значения для b и c совпадают со значениями для a.
Для начального значения 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: 1Попробуйте сами
import numpy as np
seed = int(input())
# Напишите свой код ниже
Проверьте себяВ этом уроке есть небольшой тест. Начните урок, чтобы ответить на вопросы и сохранить прогресс.
Все уроки раздела Данные и графики
4Преобразование данных
Изменение формы массивовОбъединение массивовСлучайные числаПовторение: симуляция броска кубика2Массивы NumPy
Создание массивовФорма и размерДиапазоны чиселИндексация и срезыПовторение: температурная сетка5Линейные графики и диаграммы рассеяния
Подписи и заголовкиДиаграммы рассеянияНесколько линий и легендыЦвета и маркерыФигуры и осиПовторение: шаги за неделю8Фильтрация и сортировка
Выбор строкФильтрация строкСортировка значенийНовые столбцыПовторение: лучшие товары3Математика массивов
Математика над целыми массивамиСводная статистикаСтатистика по осямТранслированиеБулевы маскиПовторение: результаты экзамена6Графики для данных
Столбчатые диаграммыГистограммыНесколько графиков в одномИзображения как массивыПовторение: отчёт об осадках9Группировка и очистка данных
Подсчёт значенийГруппировка данныхНесколько сводокПропущенные значенияПовторение: результаты опроса12Заключительные задания
Отчёт о продажахПоказания датчиковЦифры с первого взглядаИсследователь-пингвинПотренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python