In der heutigen Welt der Datenmanipulation und -analyse besteht ein häufig auftretendes Problem darin, sich nicht wiederholende Zufallseinträge mit der weit verbreiteten Python-Bibliothek NumPy zu generieren. Dieser Artikel zielt darauf ab, eine umfassende Lösung für dieses Problem bereitzustellen, indem er tief in das Innenleben des Codes eintaucht und relevante Bibliotheken und Funktionen untersucht.
NumPy ist eine leistungsstarke Bibliothek, die es uns ermöglicht, verschiedene mathematische und statistische Operationen an großen mehrdimensionalen Arrays und Matrizen durchzuführen. Einer der wichtigen Aspekte der Datenanalyse und des maschinellen Lernens ist das Generieren von Zufallszahlen, was mit dem Zufallsmodul von NumPy erreicht werden kann. In bestimmten Fällen benötigen wir möglicherweise, dass diese zufälligen Einträge eindeutig sind und sich nicht wiederholen. Lassen Sie uns Schritt für Schritt untersuchen, wie Sie dies mit NumPy erreichen.
Lassen Sie uns zunächst die erforderliche Bibliothek importieren und die Lösung zum Generieren sich nicht wiederholender Zufallseinträge mit NumPy besprechen.
import numpy as np
Generieren eindeutiger Zufallszahlen
Die Lösung zur Generierung sich nicht wiederholender Zufallseinträge liegt im Verständnis der numpy.zufällig Modul und dessen Methoden effizient einzusetzen. Insbesondere die numpy.random.choice() Funktion erweist sich in diesem Szenario als äußerst nützlich, da sie Zufallsstichproben aus einem gegebenen 1-D-Array erzeugen kann, mit der Option, Wiederholungen zu verhindern.
Lassen Sie uns den Code aufschlüsseln und verstehen, wie eindeutige Zufallszahlen generiert werden.
def unique_random_numbers(size, lower_limit, upper_limit):
unique_numbers = np.random.choice(np.arange(lower_limit, upper_limit), size, replace=False)
return unique_numbers
size = 10
lower_limit = 1
upper_limit = 101
unique_numbers = unique_random_numbers(size, lower_limit, upper_limit)
print(unique_numbers)
- Das einzigartige_zufallszahlen() Die Funktion benötigt drei Parameter: die gewünschte Größe des Arrays, die Untergrenze und die Obergrenze für die Zufallszahlen. In diesem Beispiel wollen wir 10 eindeutige Zufallszahlen zwischen 1 und 100 generieren.
- Innerhalb der Funktion verwenden wir die numpy.random.choice() Methode, um zufällig Elemente aus einem Bereich auszuwählen, der von erstellt wurde numpy.arange() Funktion. Das Argument replace=False sorgt für nicht wiederholte Einträge innerhalb des Arrays.
- Nachdem wir die Funktion definiert haben, rufen wir sie mit den angegebenen Werten auf und drucken das resultierende Array von sich nicht wiederholenden Zufallszahlen.
numpy.random und numpy.arange verstehen
Das numpy.zufällig -Modul ist ein leistungsstarkes Tool zum Generieren von Zufallszahlen und Stichproben. Einige häufig verwendete Funktionen in diesem Modul umfassen numpy.random.rand(), numpy.random.randn() und numpy.random.randint(). Wie bereits erwähnt, ist die Funktion, die wir für dieses Problem benötigen, jedoch numpy.random.choice().
numpy.arange() ist eine Funktion innerhalb der NumPy-Bibliothek selbst und wird verwendet, um eine gleichmäßig verteilte Folge von Werten innerhalb des angegebenen Bereichs zurückzugeben. Es akzeptiert drei Parameter: den Startwert, den Stoppwert und die Schrittweite. Standardmäßig ist die Schrittweite 1.
Anwendung zum Generieren eindeutiger zufälliger Einträge
Das Generieren eindeutiger zufälliger Einträge hat seine praktische Verwendung in mehreren Szenarien der realen Welt, wie zum Beispiel:
- Shuffle-Daten: Das Mischen von Daten, das häufig beim maschinellen Lernen verwendet wird, hilft dabei, die Reihenfolge der Datenpunkte zu randomisieren, Verzerrungen zu minimieren und die Modellleistung zu verbessern.
- Bemusterung ohne Ersatz: In der Statistik kann eine nicht wiederholte Zufallsstichprobe verwendet werden, um sicherzustellen, dass eine repräsentative Stichprobe aus einer größeren Grundgesamtheit gezogen wird.
- Zufällige Zuordnungen erstellen: Das Verteilen von Aufgaben oder Ressourcen unter einer Gruppe ohne Wiederholung kann durch die Verwendung eindeutiger Zufallszahlen erreicht werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Generieren sich nicht wiederholender zufälliger Einträge mit NumPy mit der Methode numpy.random.choice() einfach und effizient ist. Das Verständnis der Funktionen numpy.random und numpy.arange und ihrer Anwendung befähigt uns, eine Reihe praktischer Anwendungsfälle in der Datenanalyse, im maschinellen Lernen und darüber hinaus anzugehen.
