I dagens verden av datamanipulering og -analyse er et vanlig problem som oppstår generering av ikke-gjentatte tilfeldige oppføringer ved å bruke det populære Python-biblioteket NumPy. Denne artikkelen tar sikte på å gi en omfattende løsning på dette problemet, ved å dykke dypt inn i kodens indre virkemåte og utforske relevante biblioteker og funksjoner.
NumPy er et kraftig bibliotek som gjør oss i stand til å utføre ulike matematiske og statistiske operasjoner på store flerdimensjonale matriser og matriser. En av de viktige aspektene ved dataanalyse og maskinlæring er å generere tilfeldige tall, som kan oppnås ved å bruke NumPys tilfeldige modul. I visse tilfeller kan vi trenge at disse tilfeldige oppføringene er unike og ikke-gjentakende. La oss utforske hvordan du oppnår dette ved å bruke NumPy trinn for trinn.
Først, la oss importere det nødvendige biblioteket og diskutere løsningen for å generere tilfeldige oppføringer som ikke gjentar seg ved hjelp av NumPy.
import numpy as np
Generer unike tilfeldige tall
Løsningen for å generere ikke-repeterende tilfeldige oppføringer ligger i å forstå numpy.random modul og utnytte metodene effektivt. Spesielt numpy.random.choice() funksjonen viser seg å være ekstremt nyttig i dette scenariet, siden den kan generere tilfeldige prøver fra en gitt 1-D-array med muligheten til å forhindre gjentakelser.
La oss bryte ned koden og forstå hvordan du genererer unike tilfeldige tall.
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)
- De unike_tilfeldige_tall() funksjonen tar tre parametere: ønsket størrelse på matrisen, den nedre grensen og den øvre grensen for tilfeldige tall. I dette eksemplet tar vi sikte på å generere 10 unike tilfeldige tall mellom 1 og 100.
- Inne i funksjonen bruker vi numpy.random.choice() metode for å tilfeldig velge elementer fra et område opprettet av numpy.arange() funksjon. Argumentet replace=False sikrer ikke-gjentatte oppføringer i matrisen.
- Etter å ha definert funksjonen, kaller vi den med de spesifiserte verdiene og skriver ut den resulterende matrisen med ikke-repeterende tilfeldige tall.
Forstå numpy.random og numpy.arange
De numpy.random modul er et kraftig verktøy for å generere tilfeldige tall og prøver. Noen ofte brukte funksjoner i denne modulen inkluderer numpy.random.rand(), numpy.random.randn()og numpy.random.randint(). Men som tidligere nevnt er funksjonen vi trenger for dette problemet numpy.random.choice().
numpy.arange() er en funksjon i selve NumPy-biblioteket og brukes til å returnere en jevnt fordelt sekvens av verdier innenfor det angitte området. Den aksepterer tre parametere: startverdien, stoppverdien og trinnstørrelsen. Som standard er trinnstørrelsen 1.
Bruk av å generere unike tilfeldige oppføringer
Generering av unike tilfeldige oppføringer har sine praktiske bruksområder i flere virkelige scenarier, for eksempel:
- Blander data: Ofte brukt i maskinlæring, stokking av data hjelper til med å randomisere rekkefølgen av datapunkter, minimere skjevheter og forbedre modellytelsen.
- Prøvetaking uten erstatning: I statistikk kan ikke-gjentatte stikkprøver brukes for å sikre at et representativt utvalg tas fra en større populasjon.
- Opprette tilfeldige oppgaver: Fordeling av oppgaver eller ressurser mellom en gruppe uten repetisjon kan oppnås ved bruk av unike tilfeldige tall.
Avslutningsvis er det enkelt og effektivt å generere tilfeldige oppføringer som ikke gjentar seg ved å bruke NumPy ved å bruke numpy.random.choice()-metoden. Å forstå funksjonene numpy.random og numpy.arange og deres anvendelse gir oss mulighet til å takle en rekke praktiske brukssaker innen dataanalyse, maskinlæring og mer.
