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 детектора плагиата
  2. Списковое включение в Python
  3. Отладчик pdb: начало работы
  4. Метод title() в Python
  5. Особенности запятых в Python
  6. Создание namedtuple из словаря
  7. Удаление ссылок в Python
  8. Создание списка через итерацию
  9. Установка и использование howdoi
  10. Работа с YAML в Python
  11. Оператор умножения для вектора
  12. Dict Comprehension в Python
  13. Создание вложенных циклов for
  14. Объединение множеств в Python
  15. Модуль future Python
  16. Генерация чисел с range()
  17. Доступ к локальным переменным
  18. Управление памятью в Python
  19. Python-dateutil — работа с датами
  20. Проверка однородности элементов списка
  21. Метод lt для сортировки объектов
  22. Описание скриптов в README
  23. Копирование в Python
  24. Сортировка и обратный порядок
  25. Форматирование строк в Python
  26. Лямбда-функции в Python
  27. SciPy: широкий функционал для математических операций
  28. Метод __irshift__ для Python
  29. Тестирование функции сложения
  30. Установка и использование TensorFlow
  31. Частичное совпадение ввода
  32. Обработка StopIteration в Python
  33. Функция findall() для поиска вхождений строки
  34. Любовь к Python
  35. Создание обратного итератора
  36. Переменная с нижним подчеркиванием
  37. Печать календаря в Python
  38. Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
  39. Проверка переменных окружения в Python
  40. Метод __iand__ для пользовательских классов
  41. Функция product() в Python
  42. Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
  43. Измерение времени выполнения кода
  44. Контроль точности вывода чисел
  45. Новшества Flask 2.0
  46. Python enumerate() функции
  47. Логирование с Logzero

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию