Menu
CoddyTech

Rastgele Sayılar

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Veriler ve Grafikler bölümünün bir parçası. Ders 18 / 60.

Simülasyonlar, karıştırılmış veriler ve eğitilmemiş modeller rastgele sayılarla başlar. Uydurma 1.000 boy değeri tek satırda oluşturuldu:

Çan biçimindeki 1.000 rastgele boy değerinin histogramı; 170 cm ortalaması çevresinde en yüksek, 140 ve 200'e doğru seyrekleşiyor

NumPy bunları bir üreteçten çeker; üreteç bir tohum ile başlatılır:

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))

Bu, şunu yazdırır:

[173.  159.6 177.5 179.4]
[2 4 3 3 5]
[0.44 0.13 0.09]

normal(mean, std, size) ortalaması etrafında kümelenir. integers, range gibi bitiş değerini dahil etmez. random, 0 ile 1 arasında ondalık sayılar verir.

Aynı tohum, herhangi bir bilgisayarda aynı sayıları verir; böylece herkes deneyini tekrarlayabilir. Her sayı çekimi üreteci bir adım ilerletir.

challenge icon

Görev

Kolay

Bir mağaza, yeniden çalıştırıldığında tekrarlanması gereken bir haftayı simüle eder.

  1. Seed değerinden rng_a oluştur ve 20 ile 60 dahil olmak üzere 7 müşteri sayısı, ardından 7 normal harcama değeri çek: ortalama 15, standart sapma 4.
  2. Aynı seed değerinde rng_b ve seed değerinin 1 fazlasında rng_c kullanarak sayıları yeniden çek.
  3. Aşağıdaki gibi yazdır: harcamaları 1 ondalık basamakla ve b ile c'deki kaç günün a ile eşleştiğini.

12 seed değeri için:

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: 1

Kendin dene

import numpy as np

seed = int(input())

# Kodunuzu aşağıya yazın
quiz iconKendini test et

Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.

Veriler ve Grafikler bölümündeki tüm dersler

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi