Псевдовипадкова генерація чисел
Sampling у Python
James Chapman
Curriculum Manager, DataCamp
Що означає «випадковий»?
{adjective} зроблене, виконане, таке, що відбувається або обране без методу чи свідомого рішення.
1 Oxford Languages
Справді випадкові числа
- Генеруються з фізичних процесів, як-от підкидання монет
- Hotbits використовує радіоактивний розпад
- RANDOM.ORG використовує атмосферний шум
- Справжня випадковість коштує дорого
1 https://www.fourmilab.ch/hotbits 2 https://www.random.org
Псевдовипадкова генерація чисел
- Псевдовипадкова генерація чисел дешева й швидка
- Наступне «випадкове» число обчислюють з попереднього «випадкового»
- Перше «випадкове» число обчислюють із seed
- Однакове значення seed дає ті самі випадкові числа
Приклад псевдовипадкової генерації
seed = 1
calc_next_random(seed)
3
calc_next_random(3)
2
calc_next_random(2)
6
Функції для генерації випадкових чисел
- Додавайте префікс
numpy.random, наприкладnumpy.random.beta()
| function | distribution | function | distribution |
|---|---|---|---|
| .beta | Бета | .hypergeometric | Гіпергеометричний |
| .binomial | Біноміальний | .lognormal | Логнормальний |
| .chisquare | Хі-квадрат | .negative_binomial | Негативний біноміальний |
| .exponential | Експоненційний | .normal | Нормальний |
| .f | F | .poisson | Пуассон |
| .gamma | Гама | .standard_t | t |
| .geometric | Геометричний | .uniform | Рівномірний |
Візуалізація випадкових чисел
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()
Зерна для випадкових чисел
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 ])
Використання іншого seed
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])
Давайте потренуємось!
Sampling у Python
