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. Импорт модулей в Python 3.12
  2. Генерация случайных чисел Python
  3. Monkey Patching в Python
  4. Pretty-printing JSON в Python
  5. Обход словаря в Python
  6. Разделение строк методом split()
  7. Просмотр атрибутов и методов класса
  8. Методы classmethod и staticmethod
  9. Модуль itertools: комбинации и перестановки
  10. Перехват исключений в Python
  11. Операции с комплексными числами
  12. Работа с пакетами
  13. Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
  14. ChainMap избыточные ключи
  15. Тип данных TypeVarTuple
  16. Поиск наиболее частого элемента в списке
  17. Получение значений из словарей
  18. Работа с модулем cmath
  19. Замеры производительности в Python
  20. Замена текста в Python
  21. Реверс строки и списка в Python.
  22. Генератор надежных паролей
  23. Сортировка с помощью параметра key
  24. Функции в Python: создание и вызов
  25. Основные операции с библиотекой Numpy
  26. Множественное назначение в Python
  27. Определение индекса элемента списка
  28. Именование столбцов в Python с pandas
  29. Замена переменных в Python
  30. Явный импорт переменных
  31. Строки в Python: апострофы и кавычки
  32. Преобразование списков в словарь
  33. Работа с итераторами через срезы
  34. Отладка кода
  35. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  36. Генерация строк с .join()
  37. Генераторы в Python
  38. Numpy: использование Ellipsis
  39. Изучение объектов с помощью dir()
  40. Лямбда-функции в Python
  41. Функция product() в Python
  42. Мощь вложенных функций в Python
  43. Переопределение метода __or__()
  44. Активация Matplotlib в Jupyter
  45. Передача аргументов через **arguments
  46. Расширение операции побитового «и» в Python
  47. Работа со словарями с defaultdict из collections
  48. Отрицательные индексы списков
  49. Экспорт данных с помощью writefile

Marketello читают маркетологи из крутых компаний