cb
ABCD
  • NumPy Эхлэх
  • NumPy Массив үүсгэх
  • NumPy Массивын индексжүүлэлт
  • NumPy Массив үүсгэх /Slicing/
  • NumPy Өгөгдлийн төрөл /Data Type/
  • NumPy Массив Хуулбарлах VS Үзүүлэх
  • NumPy массивын хэмжээ /Shape/
  • NumPy Массивын хэмжээсийн өөрчлөх /Reshaping/
  • NumPy Массивыг давтах /Iterating/
  • NumPy Массивыг нэгтгэх /Join Array/
  • NumPy Массивыг хуваах /Split/
  • NumPy Массиваас хайх /Search/
  • NumPy Массивыг эрэмбэлэх /Sorting/
  • Массив шүүх /Filter/
  • NumPy Санамсаргүй тоо /Random Number/
  • NumPy Санамсаргүй өгөгдөл түгээх /Data Distribution/
  • Санамсаргүй сэлгээ /Random Permutations/
  • NumPy Seaborn модуль
  • NumPy Хэвийн тархалт /Normal Distribution/
  • NumPy Салангид тархалт /Binomial Distribution/
  • NumPy Салангид тархалт /Poisson Distribution/
  • NumPy Жигэд тархалт /Uniform Distribution/
тохиргоо
Толгой хэсэг
Хажуугийн самбар
Үндсэн контент
НЭВТРЭХ

NumPy Санамсаргүй тоо /Random Number/

Санамсаргүй тоо гэдэг нь урьдчилан таамаглах боломжгүй тоог хэлнэ.

Хуур санамсаргүй тоо ба Жинхэнэ санамсаргүй тоо.

Компьютер нь програмын тодорхой зааварчилгааны дагуу ажилладаг. Тэгэхлээр тодорхой нэг санамсаргүй тоо үүсгэх алгоритм байх ёстой.

Хэрэв санамсаргүй тоо үүсгэх програм байгаа бол үүнийг урьдчилан таамаглаж болно. Тэгэхлээр энэ нь үнэхээр санамсаргүй биш гэж ойлгож болно.

Алгоритмаар үүсгэсэн санамсаргүй тоонуудыг pseudo буюу хуурамч санамсаргүй тоо гэж нэрлэдэг.

Бид энэ хичээлд Pseudo Random буюу хуурамч санамсаргүй тоог ашиглах болно.


Санамсаргүй тоо үүсгэх.

NumPy нь санамсаргүй тоотой ажиллах ramdom модулийг санал болгодог.

Жишээ нь

0 - 1000 хүртэл санамсаргүй тоо үүсгэж үзье.

from numpy import random

z = random.randint(1000)

print (z)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
777


Санамсаргүй бутархай тоо үүсгэх

Санамсаргүй модулийн rand арга нь 0 - 1-н хооронд санамсаргүй бутархай тоог буцаадаг.

Жишээ нь

0 - 1 хүртэл санамсаргүй бутархай тоо үүсгэж үзье.

from numpy import random

z = random.rand()

print (z)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
0.17176676060511298


Санамсаргүй массив үүсгэх

Бүхэл тоо

NumPy дээр бид массивтай ажилладаг бөгөөд дээр дурдсан жишээнг ашиглан санамсаргүй 2 массив үүсгэе.

Массивын хэмжээг randint() функцийн параметрийн size шинж чанарт зааж өгдөг.

Жишээ нь

1-D буюу 1 хэмжээстэй, 0-1000-н хооронд санамсаргүй 5-н тоо агуулсан массив үүгэж байна.

from numpy import random

z = random.randint(1000, size=(5))

print (z)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[565 99 83 976 450]

Жишээ нь

2-D буюу 2 хэмжээстэй, 0-1000-н хооронд санамсаргүй 5-н тоо агуулсан, 3-н мөр бүхийн массив үүгэж байна.

from numpy import random

z = random.randint(1000, size=(3, 5))

print (z)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[[692 397 692 660 254]
 [809 293  11 132 573]
 [ 32 189 303  84 210]]

Бутархай тоо

Массивын хэмжээг rand() функц нь мөн адил массивын хэлбэрийг тодорхойлох боломжийг бидэнд олгоно.

Жишээ нь

1-D буюу 1 хэмжээстэй, санамсаргүй 5-н бутархай тоо агуулсан массив үүгэж байна.

from numpy import random

z = random.rand(5)

print (z)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[0.3728651 0.5585866 0.8265342 0.0575945 0.4815716]

Жишээ нь

2-D буюу 2 хэмжээстэй, санамсаргүй 5-н бутархай тоо агуулсан, 3-н мөр бүхийн массив үүгэж байна.

from numpy import random

z = random.rand(3, 5)

print (z)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[[0.03379952 0.78263517 0.9834899  0.47854523  0.02948659]
 [0.36284007 0.10740884  0.58485016 0.20708396 0.00969559]
 [0.88232193 0.86068608 0.75548749  0.61233486 0.06325663]]


Массиваас санамсаргүй тоо үүсгэх

choice() функц нь параметрээр дамжуулсан олон утгаас санамсаргүй байдлаар нэг утгыг буцаадаг

Өөрөөр хэлбэл choice() массивыг параметр болгон авч, утгуудын аль нэгийг санамсаргүй буцаах болно.

Жишээ нь

Массивын нэг утгыг буцааж үзье

from numpy import random

z = random.choice([13, 15, 74, 56, 32])

print (z)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
56

choice() функц нь олон тооны утгыг санамсаргүй байдлаар буцааж чадна.
Массивын хэлбэрийг зааж өгөхийн тулд size шинж чанарыг нэмнэ.

Жишээ нь

2-D, 14, 1, 23, 4 тооноос бүрдсэн, 5-н элементтэй, 3 хэмжээс массив үүсгэж үзье

from numpy import random

z = random.choice([14, 1, 23, 4], size=(3, 5))

print (z)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[[14 23 23 14 4]
 [ 1  4  4 14 4]
 [23  1  4 14 4]]

Сэтгэгдэлүүд

Контентын нэр
NumPy Эхлэх
NumPy Массив үүсгэх
NumPy Массивын индексжүүлэлт
NumPy Массив үүсгэх /Slicing/
NumPy Өгөгдлийн төрөл /Data Type/
NumPy Массив Хуулбарлах VS Үзүүлэх
NumPy массивын хэмжээ /Shape/
NumPy Массивын хэмжээсийн өөрчлөх /Reshaping/
NumPy Массивыг давтах /Iterating/
NumPy Массивыг нэгтгэх /Join Array/
NumPy Массивыг хуваах /Split/
NumPy Массиваас хайх /Search/
NumPy Массивыг эрэмбэлэх /Sorting/
Массив шүүх /Filter/
NumPy Санамсаргүй тоо /Random Number/
NumPy Санамсаргүй өгөгдөл түгээх /Data Distribution/
Санамсаргүй сэлгээ /Random Permutations/
NumPy Seaborn модуль
NumPy Хэвийн тархалт /Normal Distribution/
NumPy Салангид тархалт /Binomial Distribution/
NumPy Салангид тархалт /Poisson Distribution/
NumPy Жигэд тархалт /Uniform Distribution/
ABCD.mn ©

Нөхцөл & Шаардлага

1. General

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ultrices, justo vel imperdiet gravida, urna ligula hendrerit nibh, ac cursus nibh sapien in purus. Mauris tincidunt tincidunt turpis in porta. Integer fermentum tincidunt auctor.

2. Account

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ultrices, justo vel imperdiet gravida, urna ligula hendrerit nibh, ac cursus nibh sapien in purus. Mauris tincidunt tincidunt turpis in porta. Integer fermentum tincidunt auctor.

3. Service

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ultrices, justo vel imperdiet gravida, urna ligula hendrerit nibh, ac cursus nibh sapien in purus. Mauris tincidunt tincidunt turpis in porta. Integer fermentum tincidunt auctor.

4. Payments

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ultrices, justo vel imperdiet gravida, urna ligula hendrerit nibh, ac cursus nibh sapien in purus. Mauris tincidunt tincidunt turpis in porta. Integer fermentum tincidunt auctor.