Курс Python → Генерация случайных данных в NumPy
NumPy — это библиотека Python, предназначенная для работы с многомерными массивами и матрицами, а также предоставляющая возможности для работы с линейной алгеброй. Одним из важных модулей NumPy является random, который предоставляет возможность работать со случайными элементами.
Первый способ работы с случайными элементами в NumPy — создание списков с использованием встроенного модуля random и затем преобразование их в массивы NumPy. Например, можно создать список случайных чисел от 0 до 1 и преобразовать его в массив следующим образом:
import random
import numpy as np
random_list = [random.random() for _ in range(5)]
numpy_array = np.array(random_list)
print(numpy_array)
Второй способ — создание массивов с помощью функций NumPy. Самый простой способ задать массив со случайными элементами — использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf, которые являются синонимами). Например, можно создать массив из 5 случайных чисел от 0 до 1 следующим образом:
import numpy as np
random_array = np.random.sample(5)
print(random_array)
Таким образом, работа с случайными элементами в NumPy предоставляет разработчику удобные инструменты для генерации случайных данных и их последующей обработки. При необходимости можно использовать различные функции модуля random для создания случайных списков и массивов, что облегчает работу с данными в Python.
Другие уроки курса "Python"
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Асинхронное программирование с asyncio
- Условные выражения в Python
- Вычисление логарифмов в Python
- Методы split() и join() — Python строк.
- Избегайте пустого списка
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Регистрация на TenChat
- Использование функции product
- Удаление дубликатов в pandas
- Работа с Requests для HTTP-запросов
- Функция enumerate() — Python
- Поиск простых чисел
- Вызов внешних программ в Python с помощью sh
- Поиск наиболее частого элемента в списке
- Открытие и редактирование скриптов Python
- Проверка списка: any() и all()
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Ускорение обработки данных с %autoawait
- Функция product() из itertools
- Counter() — подсчет элементов
- Математические функции в Python
- Равенство и идентичность в Python
- Основные операции с библиотекой Numpy
- Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
- Подробная информация о %pinfo
- Навыки Python: строки, типы данных
- Генератор списка с условием if
- Работа с deque из collections
- Создание генераторов в Python
- Список и кортеж в Python
- Операции с числами в Python
- Создание генераторов
- Бесконечная проверка в Python
- Аннотации типов в Python
- Перемешивание списка с shuffle()
- Оператор «not» в Python
- Создание словарей в Python
- Функция __init__ в Python
- Pillow: работа с изображениями
- Метод ne для сравнения объектов
- Создание класса в Python
- Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
- Копирование словарей и списков в Python
- Копирование списков в Python















