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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Создание словарей с defaultdict()
  2. Аннотации типов в Python
  3. 9 уловок для чистого кода
  4. Функция enumerate в Python
  5. Сравнение def и lambda функций в Python
  6. Создание графиков в терминале
  7. Работа с байтовыми строками в Python
  8. Создание объекта времени
  9. Lambda Functions in Python
  10. Метод matmul для умножения матриц
  11. Атрибуты массивов в Numpy
  12. Значения по умолчанию в Python
  13. Перевод эмодзи и эмотиконов.
  14. Склеивание строк без циклов
  15. Метод split() для разделения строк
  16. Enum в Python: создание и использование перечислений
  17. Пропуск строк в файле с itertools
  18. Карта бомбоубежищ в Москве и Питере
  19. Многострочные комментарии в Python
  20. Выборка чисел
  21. Инверсия списка и строки
  22. Явный импорт в Python
  23. Структуры данных в Python
  24. Python enumerate() использование
  25. Оператор объединения словарей
  26. Фильтрация списков с itertools
  27. Работа с очередями в Python
  28. Умножение строк и списков
  29. Работа с контекстным менеджером Pool
  30. Уникальные значения из списка
  31. Преобразование кортежа в словарь.
  32. Метод index() в Python
  33. Переворот строки с помощью срезов
  34. Retrying в Python: повторные вызовы
  35. Установка переменной среды в Python
  36. Реализация операции -= для пользовательского класса
  37. Создание новой даты в Python
  38. Переопределение метода __rshift__
  39. Присвоение значений переменным в Python
  40. Документация функции help() в Python
  41. Работа с географическими данными.
  42. Профилирование данных с Pandas
  43. Работа с пользовательским вводом
  44. Избегайте ошибку FileNotFoundError
  45. Работа с файлами в Python
  46. Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
  47. Удаление ключей из словаря

Marketello читают маркетологи из крутых компаний