Geração de números pseudoaleatórios

Amostragem em Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

O que é “aleatório”?

adjetivo feito, realizado, ocorrido ou escolhido sem método ou decisão consciente.

1 Oxford Languages
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Números verdadeiramente aleatórios

  • Gerados por processos físicos, como jogar moeda
  • Hotbits usa decaimento radioativo
  • RANDOM.ORG usa ruído atmosférico
  • Aleatoriedade verdadeira é cara
1 https://www.fourmilab.ch/hotbits 2 https://www.random.org
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Geração de números pseudoaleatórios

  • Geração pseudoaleatória é barata e rápida
  • Próximo número “aleatório” é calculado a partir do anterior
  • O primeiro número vem de uma semente (seed)
  • A mesma semente gera os mesmos números
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Exemplo de geração pseudoaleatória

seed = 1
calc_next_random(seed)

3

calc_next_random(3)

2

calc_next_random(2)

6
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Funções para gerar números aleatórios

  • Use numpy.random, como numpy.random.beta()
function distribution function distribution
.beta Beta .hypergeometric Hipergeométrica
.binomial Binomial .lognormal Lognormal
.chisquare Qui-quadrado .negative_binomial Binomial negativa
.exponential Exponencial .normal Normal
.f F .poisson Poisson
.gamma Gama .standard_t t
.geometric Geométrica .uniform Uniforme
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Visualizando números aleatórios

randoms = np.random.beta(a=2, b=2, size=5000)
randoms

array([0.6208281 , 0.73216171, 0.44298403, ..., 
       0.13411873, 0.52198411, 0.72355098])

plt.hist(randoms, bins=np.arange(0, 1, 0.05))
plt.show()

Histograma de Beta

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Sementes para números aleatórios

np.random.seed(20000229)

np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([-0.59030264, 1.87821258])

np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([2.52619561, 4.9684949 ])

np.random.seed(20000229)

np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([-0.59030264, 1.87821258])

np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([2.52619561, 4.9684949 ])
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Usando outra semente

np.random.seed(20000229)

np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([-0.59030264, 1.87821258])

np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([2.52619561, 4.9684949 ])

np.random.seed(20041004)

np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([1.09364337, 4.55285159])

np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([2.67038916, 2.36677492])
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Vamos praticar!

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