Método normal aleatorio numpy

"Si realiza algún tipo de ciencia de datos en Python, generalmente deberá trabajar con números aleatorios. Los números aleatorios no solo producen diferentes números cada vez, sino que tienen diferentes significados. Significa que algo no se anticipará lógicamente. Necesitamos generar un número aleatorio, y algún algoritmo podría estar detrás de él. El algoritmo es la cantidad de pasos en los que solo escribimos la secuencia de pasos para resolver un problema particular, y Numpy puede almacenar y administrar datos pesados ​​y gestionarles. Numpy es una biblioteca de Python que ayuda en cálculos y cálculos matemáticos. La matriz Numpy también normalizará las filas usando Python; Mediante el uso de una matriz Numpy, tomará menos memoria."

Sintaxis para Numpy.Aleatorio.Método normal

Notario público.aleatorio.Normal (loc =, escamas =, tamaños =)

Notario público.aleatorio.normal () es el nombre de la función, y podemos pasar tres parámetros dentro de la función. Todos estos tres parámetros no son importantes. Si no pasamos ningún parámetro, dará un solo número de muestra. El parámetro tiene la "ubicación", ya que se utiliza para medios de distribución, mientras que "escalas" es el estándar de desviación en la distribución y el "tamaño" es la forma de la matriz numpy de salida.

Parámetros

• LOC: Este no es un parámetro obligatorio que identifica la media de la distribución. Tiene un valor predeterminado de 0.0. Puede ser flotante o matriz.
• Escalas: este no es un parámetro obligatorio e identifica la desviación estándar. Tiene un valor predeterminado de 1.0. Puede ser flotante o matriz.
• Tamaños: este no es un parámetro obligatorio, e identifica la forma de la matriz. Tiene un valor predeterminado de 1. Puede ser un int o una tupla de int.

Biblioteca para Numpy

Importar numpy como np. Es la biblioteca que podemos aplicar al comienzo de nuestro código. Porque es necesario hacer cualquier cálculo. Si no usa la palabra "importar numpy", entonces Numpy no se ejecutará.

Generar un número aleatorio

En este ejemplo, el módulo "aleatorio" de la biblioteca Numpy puede generar un número aleatorio.

Como el código mencionado anteriormente, primero, tenemos que aplicar la biblioteca Numpy. El usuario quiere encontrar el número aleatorio para el cual tomaremos "Y" como una variable para almacenar el número en él. Utilizamos el método randint (). Lo aleatorio.La función randint () se usa para encontrar el número aleatorio que tiene un parámetro "200" y luego imprima el valor de "y".

Número flotante aleatorio

El método rand () del módulo "aleatorio" puede dar un valor flotante aleatorio entre 0 y 1.

Tenemos que agregar la biblioteca "Numpy" en la primera línea. El usuario quiere encontrar el número flotante entre 0 y 1. Luego tomaremos una variable "S" para almacenar el valor. También empleamos una función aleatoria.rand (), que no tiene parámetro. Esta función daría un valor flotante entre 0 y 1. Y luego, imprimirá el valor de "S".

Matriz aleatoria

Trabajaremos con matrices en los ejemplos siguientes. Por lo tanto, utilizaremos métodos para generar matrices aleatorias.

• Enteros

El método randint () genera enteros aleatorios donde pasaremos cualquier número como parámetro.

Usaremos la biblioteca Numpy. Ahora el usuario quiere encontrar la matriz aleatoria. Contendría 4 valores aleatorios de 0 a 100, con una matriz 1-D. "A" es una variable que se utiliza para almacenar una matriz. Lo aleatorio.La función randint () se aplica para encontrar enteros que tienen un parámetro de tamaño 4. El tamaño indica el número de columnas en la matriz. El método randint () tomará un tamaño que le dará la forma de la matriz y luego imprimirá el valor de la variable "A".

• Para una matriz 2-D

Aquí generaremos una matriz 2-D en la que tendremos diferentes filas y columnas.

Integraríamos módulos aleatorios de la biblioteca Numpy. Aquí el usuario tomará una variable "Z" para almacenar un valor de la matriz. Lo aleatorio.La función randint () contiene un parámetro en el que tenemos 4 filas, y cada fila contiene 2 enteros aleatorios de 0 a 100. Para imprimir el valor, utilice la función print ().

• Valor flotante

En este caso, generaremos un valor de punto flotante.

Incluimos una biblioteca de Numpy para ejecutar el código y eliminar una variable "Y" para almacenar el valor. Lo aleatorio.La función rand () tiene el parámetro 2, lo que significa que tiene 2 filas. Al final, imprimirá el valor de "y".

Distribución aleatoria numpy

En este caso, podemos generar una matriz 1-D que puede contener 100 valores.

Como el código mencionado anteriormente, incorporaremos el módulo aleatorio de la biblioteca Numpy. Además, aplicaríamos el método Choice () del módulo aleatorio. Los valores dados como el parámetro a la opción de función () son 11, 13, 17 y 9. La probabilidad del valor 11 es 0.1. La probabilidad del valor 13 es 0.3. La probabilidad del valor 17 es 0.6. La probabilidad del valor 9 es 0.0. El tamaño de la función () también se llama. Luego mostraremos el valor de "y".

Matriz numpy

Para una matriz numpy, utilizamos una función de NP.array () para imprimir la matriz.

Primero, agregaremos la biblioteca numpy. Además, llamaríamos al NP.método array (). Esta función incluye el parámetro con el tamaño de tres números. El "arry" se declara como una variable para guardar los elementos. A continuación, se emplea el método print () para mostrar los valores.

Distribución normal numpy

Para una distribución normal numpy, aplicaremos una función de.normal().

Tenemos que importar un módulo aleatorio del archivo de encabezado Numpy. Luego declaramos la variable "y". A continuación, invocamos el aleatorio.método normal (), y tiene argumentos. Los parámetros de la función muestran que tenemos 2 filas y 4 columnas, y luego representará el valor de "y" con la ayuda de print ().

Conclusión

En este artículo, hemos examinado diferentes métodos para usar el método normal aleatorio numpy. También creamos una matriz bidimensional a partir de la distribución normal. En esta guía, hemos discutido la sintaxis y la biblioteca del método normal aleatorio numpy y cómo generamos números aleatorios, flotadores aleatorios y matrices aleatorias. También observamos los métodos para encontrar las matrices que tienen diferentes enteros y valores de punto flotante. También creamos matrices 1-D y 2-D que contienen enteros aleatorios utilizando el método normal aleatorio Numpy.