Numpy.aleatorio.Estado aleatorio.método uniforme

Numpy es una biblioteca de Python que se usa para la computación numérica. Lo aleatorio.Estado aleatorio.El método uniforme es una función numpy que se utiliza para generar números aleatorios, que obtenemos de una variedad de distribuciones de probabilidad. Esta función se aplica para obtener valores aleatorios. ¿Qué sucede si tenemos valores de punto flotante o valores enteros en miles?? Entonces, ¿qué haremos?? Entrando manualmente los valores? No, usando Random.Estado aleatorio.El método uniforme es muy factible para obtener valores aleatorios igualmente distribuidos. Simplemente damos valores y tamaños bajos y altos. Luego, utilizando este método, devolverá la salida en una matriz unidimensional. Principalmente usamos esta función cuando hacemos trazado de gráficos o cuando necesitamos usar valores aleatorios; El conjunto de datos resultante se puede utilizar para entrenar y probar diferentes modelos. Es un método numérico; Para ese propósito, importamos la biblioteca Numpy en Python.

Sintaxis

Numpy.aleatorio.RandomState ().Uniforme (bajo = 0.0, alto = 10.0, tamaño = 2)

Parámetros

En este método, dentro del método uniforme, se usan tres parámetros bajos, altos y de tamaño. Funciona ya que las muestras se distribuyen de manera uniforme en un intervalo medio abierto, lo que significa que incluye bajo pero excluye alto [bajo, alto).

• • Bajo: Cualquier valor de punto flotante o valor entero es el punto de partida de una muestra distribuida uniformemente, es opcional, y si no asignamos el valor bajo, se asumirá como cero.
  • Alto: Alto es el valor máximo que la muestra puede alcanzar, pero excluye que requirió un alto valor en la muestra.
  • Tamaño: Este parámetro indica el compilador de cuántos valores pretendemos crear.

Valor de retorno

Este método devuelve el valor de salida como una matriz unidimensional.

Biblioteca de importación

Siempre que utilizamos una función de una biblioteca, debemos importar el módulo correspondiente antes de usar esa función particular en el código. De lo contrario, no podremos llamar a las funciones de esa biblioteca. Para usar funciones numpy, necesitamos importar la biblioteca Numpy para que nuestro código pueda utilizar todas las funciones Numpy.

importar numpy como function_name

Aquí digamos que NP es el nombre de la función.

importar numpy como np

El "NP" es el nombre de la función. Podemos usar cualquier nombre, pero la mayoría de los expertos usan "NP" como nombre de función para simplificar. Con este nombre de función, podemos usar cualquier función de la biblioteca Numpy en nuestro código.

Ejemplo no. 1

Lo aleatorio.RandomState ().El método uniforme () es muy útil cuando queremos entrenar modelos. A continuación se da un ejemplo con valores enteros.

El código anterior primero importa la biblioteca Numpy, que es una biblioteca de Python utilizada para funciones numéricas. Hay múltiples funciones matemáticas en esta biblioteca, pero para usar esas funciones, necesitamos importar la biblioteca y darle un nombre de función. Con ese nombre de función, llamaremos a las funciones incorporadas numpy. Aquí la biblioteca Numpy se importa con "NP" como el nombre de la función. A continuación, el aleatorio.RandomState ().Uniforme () se usa junto con el "NP". Dentro del método uniforme (), se asignan a tres parámetros diferentes valores. El argumento "bajo" se asigna 0.0; Este es el punto desde donde los datos de la muestra comenzarán y generarán valores al azar. Al atributo "alto" se asigna 8, lo que significa que los datos aleatorios no pueden alcanzar 8 o exceder 8; por debajo de 8, se puede generar cualquier valor. El argumento de "tamaño" dice cuántos valores requerimos. Guardar el resultado de este método en una variable. Para mostrar el valor resultante, invocar la función print (), y dentro de este método, tenemos que colocar la variable donde almacenamos el resultado.

Se muestra la salida del programa. Primero muestra el mensaje, y después de eso, se presenta una matriz que contiene 10 valores aleatorios. Y esta matriz no contiene un valor negativo porque asignamos el valor más bajo, 0.0, lo que significa que la muestra no puede tener un valor negativo.

Ejemplo no. 2

También podemos utilizar al azar.RandomState ().función uniforme () sin asignar el valor bajo. Generará automáticamente una muestra que sea mayor que 0.

Primero importaríamos un módulo Numpy como NP. Luego llame al NP.aleatorio.RandomState ().función uniforme (). Aquí proporcionaremos los valores de solo dos argumentos, "altos" y "tamaño". No podemos especificar el valor del parámetro "bajo". Es opcional porque si no le asignamos ningún valor, supone que el valor bajo es 0.0 para este método. "Alto" es el valor máximo; Podemos decir que es el límite y el "tamaño" es el número de valores que queremos en un conjunto de datos. Almacene el resultado en "salida" variable. Muestre el valor junto con un mensaje utilizando la instrucción de impresión.

En el resultado, la matriz resultante contiene 8 valores porque definimos el tamaño como 8. Todos los valores se producen al azar.

Ejemplo no. 3

Otro código de ejemplo ilustra que también podemos asignar el valor negativo al parámetro "bajo" del método uniforme (). El tamaño del conjunto de datos creado es irrelevante usando NP.aleatorio.RandomState ().función uniforme (), simplemente podemos crear datos de muestra grandes.

Incorporar el módulo Numpy siempre es el paso inicial. En la siguiente declaración, utilice el aleatorio.RandomState ().Método uniforme () para generar datos de muestra al azar. Aquí también establecemos el valor y tamaño más bajo y más alto de la matriz de salida. El tamaño debe ser un valor entero porque la salida se almacenará en una matriz, y el tamaño de la matriz no puede estar en un valor de punto flotante. Y al parámetro "bajo" se le asigna un valor negativo solo para elaborar que podemos usar valores negativos. El método print () muestra un mensaje junto con la matriz resultante utilizando el nombre de la variable en el que almacenamos la matriz.

Los resultados indican que el valor más bajo puede ser negativo o por debajo de cero. Una matriz unidimensional y un mensaje se imprimen como salida.

Conclusión

Entramos en mayor profundidad en Numpy.aleatorio.Estado aleatorio.método uniforme () en esta guía. Todo está cubierto en detalle, incluida la introducción básica, la sintaxis apropiada, los parámetros y cómo utilizar este método en el código. Los ejemplos de codificación explican cómo podemos aplicar al azar.RandomState ().Método uniforme () con o sin parámetro "bajo". Es un método muy útil cada vez que estamos tratando con grandes datos o cuando queremos valores aleatorios.