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"
- Рекурсия для обращения строки
- Управление ресурсами в Python
- Подсчет элементов в Python
- Получение ID текущего процесса
- Модуль math: константы π и e
- Отрицательные индексы списков в Python
- ChainMap избыточные ключи
- Операции с массивами в NumPy
- Проверка строки на палиндром
- Генераторы в Python
- Взаимодействие с sys
- Работа с файлами в Python
- Работа с множествами в Python
- Подсчет элементов в Python
- Избегание изменяемых аргументов
- Оператор «or» в Python
- Сохранение Unicode в JSON
- Модуль inspect: получение информации о объектах
- Принципы LSP и ISP в Python
- Функция zip() в Python
- Регулярные выражения в Python
- Повторение и перенос строки
- Модуль Antigravity в Python 3
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Работа с срезами в Python
- Копирование объектов в Python
- Изменение списка срезом
- Измерение времени выполнения
- Генератор надежных паролей
- Измерение времени выполнения кода
- Оператор «not» в Python
- Работа с JSON данными в Python
- Удаление элементов из списка
- Разделение строки с помощью re.split()
- Методы работы со списками
- Метод pos в Python
- Тестирование с responses
- Извлечение аудио из видео
- Обновление шаблона base.html
- Проблемы с именами переменных
- Объявление переменных в Python
- Работа с необработанными строками
- Работа с массивами в Python















