اعداد تصادفی NumPy
- ਪਿਛਲਾ ਪੰਨਾ NumPy آرری کا فیلٹر
- ਅਗਲਾ ਪੰਨਾ NumPy کی ufuncs
اعداد تصادفی چیست؟
اعداد تصادفی به این معنا نیست که در هر بار اعداد مختلف باشند.تصادفی به این معناست که نمیتوان آنها را به صورت منطقی پیشبینی کرد.
تصادفی تقلیدی و تصادفی واقعی
کامپیوترها بر روی برنامهها کار میکنند،و برنامهها مجموعهای از دستورات هستند.بنابراین،این به این معناست که باید یک الگوریتم برای تولید اعداد تصادفی وجود داشته باشد.
اگر برنامهای برای تولید اعداد تصادفی وجود داشته باشد،میتوان آن را پیشبینی کرد،بنابراین آنها اعداد تصادفی واقعی نیستند.
اعداد تصادفی که از الگوریتمهای تولیدی تولید میشوند، اعداد تصادفی تقلیدی نامیده میشوند.
آیا میتوانیم اعداد تصادفی واقعی تولید کنیم؟
بله. برای تولید یک عدد تصادفی واقعی بر روی کامپیوتر ما،ما نیاز به اطلاعات تصادفی از منابع خارجی داریم. منابع خارجی معمولاً ضربات ما، حرکت ماوس، دادههای شبکه و غیره هستند.
ما نیازی به اعداد تصادفی واقعی نداریم، مگر اینکه آنها با امنیت (مثلاً کلیدهای رمزنگاری) مرتبط باشند یا اساس برنامه بر اساس تصادفیبودن باشد (مثلاً چرخه شانسی).
در این درس،ما از اعداد تصادفی تقلیدی استفاده خواهیم کرد.
اعداد تصادفی تولید کنید
NumPy مودول random را برای مدیریت اعداد تصادفی ارائه میدهد.
ਇੰਸਟੈਂਸ
یک عدد صحیح تصادفی بین 0 تا 100 تولید کنید:
from numpy import random x = random.randint(100) print(x)
اعداد پراکنده تصادفی تولید کنید
مодуل random rand() طریقہ یک عدد تصادفی پراکنده بین 0 تا 1 برمیگرداند.
ਇੰਸਟੈਂਸ
یک عدد تصادفی پراکنده بین 0 تا 100 تولید کنید:
from numpy import random x = random.rand() print(x)
آرایه تصادفی تولید کنید
در NumPy،ما میتوانیم از دو روش مثال بالا برای ایجاد آرایههای تصادفی استفاده کنیم。
اعداد صحیح
randint() طریقہ قبول میکند size پارامتر،جس میتوانید شکل آرایه را در آن مشخص کنید。
ਇੰਸਟੈਂਸ
ਇੱਕ 1-D ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 5 ਮੁੱਲ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਮੁੱਲ 0 ਤੋਂ 100 ਤੱਕ ਦਾ ਸੰਖਿਆ ਹੈ:
from numpy import random x=random.randint(100, size=(5)) print(x)
ਇੰਸਟੈਂਸ
ਤਿੰਨ ਪਾਰਟੀਆਂ ਵਾਲਾ 2-D ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪਾਰਟੀ ਵਿੱਚ 5 ਮੁੱਲ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਮੁੱਲ 0 ਤੋਂ 100 ਤੱਕ ਦਾ ਸੰਖਿਆ ਹੈ:
from numpy import random x = random.randint(100, size=(3, 5)) print(x)
ਫਲੌਟਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟ
rand() ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਮੱਥਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਾਪਸ ਕਰੇ
ਇੰਸਟੈਂਸ
5 ਮੁੱਲ ਵਾਲਾ 1-D ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਹਨ:
from numpy import random x = random.rand(5) print(x)
ਇੰਸਟੈਂਸ
ਤਿੰਨ ਪਾਰਟੀਆਂ ਵਾਲਾ 2-D ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪਾਰਟੀ ਵਿੱਚ 5 ਮੁੱਲ ਹਨ:
from numpy import random x = random.rand(3, 5) print(x)
ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚੋਂ ਬਣਾਉਣਾ
choice() ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਮੱਥਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਾਪਸ ਕਰੇ
choice() ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਮੱਥਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਾਪਸ ਕਰੇ
ਇੰਸਟੈਂਸ
ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚੋਂ ਬਣਿਆ ਹੈ:
from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9]) print(x)
choice() ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਮੱਥਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਾਪਸ ਕਰੇ
ਕੀਮਤ ਜੋੜੋ size ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਨਿਰਦਿਸ਼ਟ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ。
ਇੰਸਟੈਂਸ
ਇੱਕ ਦੋਮੀ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ (3, 5, 7 ਅਤੇ 9) ਵਿੱਚੋਂ ਬਣਿਆ ਹੈ:
from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5)) print(x)
- ਪਿਛਲਾ ਪੰਨਾ NumPy آرری کا فیلٹر
- ਅਗਲਾ ਪੰਨਾ NumPy کی ufuncs
