สร้างเลขสุ่มด้วย NumPy
เลขสุ่มใช้ใน simulation, testing และ sampling
สร้างเลขสุ่มด้วย NumPy คืออะไร?
เลขสุ่มใช้ใน simulation, testing และ sampling
สร้างข้อมูลสุ่มที่ทำซ้ำได้
ควรใช้เมื่อใด?
- คำนวณแบบเวกเตอร์
- ประมวลผล array เมทริกซ์ และข้อมูลวิทยาศาสตร์
- เตรียมข้อมูลสำหรับ data science และ machine learning
โค้ดตัวอย่าง
main.py
import numpy as np
generator = np.random.default_rng(seed=42)
values = generator.integers(low=1, high=11, size=5)
print(values)
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
[1 8 7 5 5]
หลักการทำงาน
default_rng สร้าง generator และ seed คงที่ทำให้ได้ sequence เดิม
เปลี่ยนค่าและรันโปรแกรมด้วย คอมไพเลอร์ Python ออนไลน์ของ CodeUtility โดยไม่ต้องติดตั้ง Python
แบบฝึกหัด
ลองเปลี่ยน input และทดสอบกรณีขอบก่อนใช้ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น
- เปลี่ยน shape และ dtype
- ทดสอบเลขลบ ทศนิยม และค่าที่หายไป
- วัดประสิทธิภาพด้วย array ที่ใหญ่ขึ้น