Numeri casuali con NumPy
I numeri casuali servono per simulazioni, test e campionamento.
Che cos’è Numeri casuali con NumPy?
I numeri casuali servono per simulazioni, test e campionamento.
Genera dati casuali riproducibili.
Quando si usa?
- Eseguire calcoli vettoriali.
- Elaborare array, matrici e dati scientifici.
- Preparare dati per data science e machine learning.
Codice di esempio
main.py
import numpy as np
generator = np.random.default_rng(seed=42)
values = generator.integers(low=1, high=11, size=5)
print(values)Output previsto
[1 8 7 5 5]Come funziona
default_rng crea il generatore e un seed fisso riproduce la sequenza.
Modifica i valori ed esegui il programma nel compilatore Python online CodeUtility senza installare Python.
Esercizi pratici
Modifica gli input e verifica i casi limite prima di usare dataset più grandi.
- Modifica shape e dtype.
- Prova numeri negativi, decimali e valori mancanti.
- Misura le prestazioni su array più grandi.