U današnjem svijetu manipulacije i analize podataka, jedan čest problem koji se javlja je generiranje nasumičnih unosa koji se ne ponavljaju pomoću vrlo popularne Python biblioteke NumPy. Cilj ovog članka je ponuditi sveobuhvatno rješenje ovog problema, zadirući duboko u unutarnje funkcioniranje koda i istražujući relevantne biblioteke i funkcije.
NumPy je moćna biblioteka koja nam omogućuje izvođenje raznih matematičkih i statističkih operacija na velikim višedimenzionalnim nizovima i matricama. Jedan od važnih aspekata analize podataka i strojnog učenja je generiranje slučajnih brojeva, što se može postići korištenjem NumPyjevog modula slučajnih odabira. U određenim slučajevima, možda ćemo trebati da ti nasumični unosi budu jedinstveni i da se ne ponavljaju. Istražimo kako to postići koristeći NumPy korak po korak.
Prvo, uvezimo potrebnu biblioteku i raspravimo rješenje za generiranje nasumičnih unosa koji se ne ponavljaju pomoću NumPy-ja.
import numpy as np
Generiranje jedinstvenih nasumičnih brojeva
Rješenje za generiranje nasumičnih unosa koji se ne ponavljaju leži u razumijevanju numpy.slučajan modul i učinkovito korištenje njegovih metoda. Konkretno, numpy.random.choice() funkcija se pokazala iznimno korisnom u ovom scenariju, jer može generirati nasumične uzorke iz zadanog 1-D niza s mogućnošću sprječavanja ponavljanja.
Razložimo kôd i shvatimo kako generirati jedinstvene slučajne brojeve.
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)
- Korištenje električnih romobila ističe jedinstveni_nasumični_brojevi() funkcija uzima tri parametra: željenu veličinu niza, donju granicu i gornju granicu za slučajne brojeve. U ovom primjeru, cilj nam je generirati 10 jedinstvenih nasumičnih brojeva između 1 i 100.
- Unutar funkcije koristimo numpy.random.choice() metoda za nasumični odabir elemenata iz raspona koji je stvorio numpy.arange() funkcija. Argument replace=False osigurava neponovljene unose unutar polja.
- Nakon definiranja funkcije, pozivamo je s navedenim vrijednostima i ispisujemo rezultirajući niz neponavljajućih nasumičnih brojeva.
Razumijevanje numpy.random i numpy.arange
Korištenje električnih romobila ističe numpy.slučajan modul je moćan alat za generiranje slučajnih brojeva i uzoraka. Neke često korištene funkcije unutar ovog modula uključuju numpy.random.rand(), numpy.random.randn()i numpy.random.randint(). Međutim, kao što je prethodno spomenuto, funkcija koja nam je potrebna za ovaj problem je numpy.random.choice().
numpy.arange() je funkcija unutar same biblioteke NumPy i koristi se za vraćanje ravnomjerno raspoređenog niza vrijednosti unutar navedenog raspona. Prihvaća tri parametra: početnu vrijednost, graničnu vrijednost i veličinu koraka. Prema zadanim postavkama, veličina koraka je 1.
Primjena generiranja jedinstvenih slučajnih unosa
Generiranje jedinstvenih nasumičnih unosa ima svoju praktičnu upotrebu u više scenarija stvarnog svijeta, kao što su:
- Miješanje podataka: Često se koristi u strojnom učenju, miješanje podataka pomaže u randomiziranju redoslijeda podatkovnih točaka, minimiziranju pristranosti i poboljšanju izvedbe modela.
- Uzorkovanje bez zamjene: U statistici se može koristiti neponovljeno nasumično uzorkovanje kako bi se osiguralo da je reprezentativni uzorak uzet iz veće populacije.
- Stvaranje nasumičnih zadataka: Raspodjela zadataka ili resursa među grupom bez ponavljanja može se postići upotrebom jedinstvenih nasumičnih brojeva.
Zaključno, generiranje nasumičnih unosa koji se ne ponavljaju pomoću NumPy jednostavno je i učinkovito pomoću metode numpy.random.choice(). Razumijevanje funkcija numpy.random i numpy.arange te njihove primjene osnažuje nas u rješavanju niza praktičnih slučajeva upotrebe u analizi podataka, strojnom učenju i šire.