Phenquestions
Kui numbri väärtus skripti igas teostuses muutub, nimetatakse seda arvu juhuslikuks numbriks. Juhuslikke numbreid kasutatakse peamiselt erinevat tüüpi testimiseks ja proovide võtmiseks. Pythonis on juhusliku arvu genereerimiseks palju võimalusi ja a abil juhuslik NumPy teegi moodul on üks võimalus seda teha. Juhuslike arvude genereerimiseks on juhuslikus moodulis palju funktsioone, näiteks rand (), randint (), juhuslik (), jne. Kasutamine juhuslik () juhusliku mooduli genereerimise funktsioon juhuslik selles õpetuses kuvatakse Pythoni numbrid.
Looge juhuslikud arvud juhusliku () funktsiooni abil
Juhusliku mooduli juhusliku () funktsiooni süntaks on toodud allpool.
Süntaks:
massiivi numpy.juhuslik.juhuslik (suurus = puudub)See funktsioon võib võtta ühe valikulise argumendi ja selle argumendi vaikeväärtus on Puudub. Iga täisarvu või täisarvude arvu võib anda argumendiväärtusena, mis määratles väljundina tagastatava massiivi kuju. Kui argumendi väärtust ei esitata, tagastatakse massiivi asemel üks ujuv number. Allpool on näidatud juhusliku () funktsiooni erinevad kasutusalad.
Näide 1: juhusliku () funktsiooni kasutamine ilma argumendi väärtuseta
Järgmine näide näitab funktsiooni random () kasutamist ilma ühegi skalaarse juhusliku arvu genereeriva argumendita. Selle funktsiooni tagastatud väärtus prinditakse hiljem.
# impordi NumPy teekimpordi numpy kui np
# Kutsu juhuslik () funktsioon ilma argumentideta
juhuslik_arv = np.juhuslik.juhuslik ()
# Printige juhuslik väärtus
print ("Juhusliku () funktsiooni väljund on:", juhuslik_arv)
Väljund:
Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund. See näitab murdarvulisi juhuslikke arve.
Näide 2: juhusliku () funktsiooni kasutamine täisarvuga
Järgmine näide näitab funktsiooni random () kasutamist täisarvuga argumendi size väärtuses. Siin on 4 seatud argumendi suurus. See tähendab, et juhuslik () funktsioon genereerib nelja murdarvuga juhusliku arvu massiivi. Funktsiooni väljund prinditakse hiljem.
# impordi NumPy teekimpordi numpy kui np
# Loo 4 juhusliku arvu massiiv
np_array = np.juhuslik.juhuslik (suurus = 4)
# Trükkige massiiv
print ("Juhusliku () funktsiooni väljund on: \ n", np_array)
Väljund:
Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund. See näitab murdarvude ühemõõtmelist massiivi.
Näide 3: Juhusliku () funktsiooni kasutamine kahest täisarvust koosnevaga
Järgmine näide näitab, kuidas juhuslikku funktsiooni () saab kasutada kahemõõtmeliste murdarvude murdarvude loomiseks. Siin kasutatakse argumenti (2,5) väärtusena väärtust (2,5) ja funktsioon tagastab kahemõõtmelise murdarvude massiivi, millel on 2 rida ja 5 veergu.
# impordi NumPy teekimpordi numpy kui np
# Loo kahemõõtmeline juhuslike arvude massiiv
np_array = np.juhuslik.juhuslik (suurus = (2, 5))
# Trükkige massiiv
print ("Juhusliku () funktsiooni väljund on: \ n", np_array)
Väljund:
Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund. See näitab murdarvuliste murdarvude kahemõõtmelist massiivi.
Näide 4: Juhusliku () funktsiooni kasutamine kolmest täisarvust koosnevaga
Järgmine näide näitab, kuidas juhuslikku funktsiooni () saab kasutada kolmemõõtmeliste murdarvude jagamiseks. Siin kasutatakse argumenti (2,3,4) suuruse väärtusena ja funktsioon tagastab kolmemõõtmelise murdarvude massiivi 3 rida ja 4 kahekordset veergu.
# impordi NumPy teekimpordi numpy kui np
# Loo kolmemõõtmeline juhuslike arvude massiiv
np_array = np.juhuslik.juhuslik (suurus = (2, 3, 4))
# Trükkige massiiv
print ("Juhusliku () funktsiooni väljund on: \ n", np_array)
Väljund:
Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund. See näitab kolmemõõtmelist juhuslike arvude massiivi.
Näide 5: juhusliku () funktsiooni kasutamine müntide klappide loomiseks
Järgmine näide näitab müntide klappide genereerimise juhuslike arvude abil. Funktsiooni random () abil on loodud NumPy massiiv 10 juhuslikust murdarvust. pead massiiv on loodud tõeväärtustega, võrreldes massiivi väärtusi 0-ga.7. Järgmisena kuvatakse väärtused pead massiiv ja nende koguarv Tõsi väärtused pead massiiv on trükitud.
# Importige NumPy teekimpordi numpy kui np
# Loo 10 juhusliku arvu massiiv
np_array = np.juhuslik.juhuslik (10)
# Loo mündi klappide massiiv massiivi väärtuste põhjal
pead = np_array> 0.7
# Trükkige peamassiiv
print ("Peamassiivi väärtused on: \ n", pead)
# Trükkige peade arv
print ("\ nPea koguarv on", lk.summa (pead))
Väljund:
Järgmine sarnane väljund ilmub pärast skripti käivitamist. Erinevad väljundid genereeritakse juhuslike arvude jaoks erinevatel aegadel. Järgmise väljundi järgi on Tõsi väärtused on 4.
Näide 6: juhusliku () funktsiooni kasutamine joonestamiseks
Järgmine näide näitab diagrammi graafikute genereerimise võimalust funktsiooni random () abil. Siin on x-telje väärtused genereeritud juhuslike () ja sort () funktsioonide abil. Y-telje väärtused on loodud funktsiooni arange () abil. Järgmisena matplotlibi plot () funktsioon.diagrammi jooniste joonistamiseks on kasutatud püplotti. diagrammi kuvamiseks on kasutatud funktsiooni show ().
# Importige vajalikud teegidimpordi numpy kui np
import matplotlib.püplot nagu plt
# Looge juhuslike arvude sorteeritud massiiv
x_telg = np.sort (np.juhuslik.juhuslik (500000))
# Loo x-telg CDF-i jaoks (jätkab tõenäosuse jaotust)
y_telg = np.arange (1, 500000)
# Joonesta CDF juhuslike arvude järgi
plt.joonis (x_axis [:: 500], y_axis [:: 500], marker = '.", markersize = 5, värv =" punane ")
# Kuva diagramm
plt.näita ()
Väljund:
Järgmine sarnane väljund ilmub pärast ülaltoodud skripti käivitamist.
Järeldus
Juhuslik () funktsioon on Pythoni väga kasulik funktsioon erinevat tüüpi ülesannete täitmiseks. Juhendis () on mitme näite abil näidatud funktsiooni random () erinevaid kasutusviise. Selle funktsiooni kasutamise eesmärk puhastatakse lugejate jaoks pärast selle õpetuse näidete nõuetekohast harjutamist.
