Numpy là một thư viện toán học phổ biến và mạnh mẽ của Python. Nó cung cấp một số hàm để tạo mảng ngẫu nhiên.
Giới thiệu các hàm random
Numpy cung cấp một số hàm để tạo mảng ngẫu nhiên, bao gồm:
- Hàm rand(): Tạo mảng ngẫu nhiên có giá trị từ 0 đến 1.
- Hàm randint(): Tạo mảng ngẫu nhiên có giá trị từ một số bắt đầu đến một số kết thúc.
- Hàm randn(): Tạo mảng ngẫu nhiên theo phân phối chuẩn.
- Hàm choice(): Tạo mảng ngẫu nhiên có giá trị từ một tập hợp các giá trị.
Tạo mảng ngẫu nhiên
Để tạo mảng ngẫu nhiên, bạn có thể sử dụng các hàm random của Numpy như sau:
- Sử dụng hàm rand():
import numpy as np # Tạo mảng ngẫu nhiên một chiều arr = np.random.rand(5) # In ra mảng print(arr) Đầu ra: [0.74228418 0.66159103 0.83580191 0.93252031 0.71269961]- Sử dụng hàm randint():
import numpy as np # Tạo mảng ngẫu nhiên một chiều arr = np.random.randint(0, 10, 5) # In ra mảng print(arr) Đầu ra: [2 4 7 6 5]- Sử dụng hàm randn():
import numpy as np # Tạo mảng ngẫu nhiên một chiều arr = np.random.randn(5) # In ra mảng print(arr) Đầu ra: [ 1.42164051 -0.18188532 0.87892593 -0.28846074 -0.66066349]- Sử dụng hàm choice():
import numpy as np # Tạo mảng ngẫu nhiên một chiều từ tập hợp {1, 2, 3, 4, 5} arr = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], 5) # In ra mảng print(arr) Đầu ra: [4 1 3 2 5]Ví dụ ứng dụng random
Hàm random có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như:
- Tạo dữ liệu mẫu cho các bài toán học máy
- Tạo mô hình dự đoán
- Tạo trò chơi điện tử
Dưới đây là một ví dụ về cách sử dụng hàm random để tạo dữ liệu giả:
import numpy as np # Tạo mảng ngẫu nhiên có giá trị trong khoảng [0, 100) arr = np.random.randint(0, 100, (1000, 2)) # In ra mảng print(arr) Đầu ra: [[59 77] [53 56] [31 78] ... [21 81] [12 17] [71 49]] Mảng này có thể được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho các bài toán học máy, chẳng hạn như phân loại hoặc hồi quy.
Hàm random là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng trong nhiều
Nếu bạn là newbie có thể tham khảo bài viết này để tìm hiểu lộ trình học DA trong 3 tháng của SmartData.
Nếu bạn thấy bài viết hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của SmartData để nhận được nhiều hơn nữa:
