การสร้างตัวเลขสุ่มเทียม
การสุ่มตัวอย่างใน Python
James Chapman
Curriculum Manager, DataCamp
"สุ่ม" หมายความว่าอะไร?
{adjective} ทำ เกิดขึ้น หรือเลือกโดยไม่มีวิธีการหรือการตัดสินใจที่ชัดเจน
1 Oxford Languages
ตัวเลขสุ่มที่แท้จริง
- สร้างจากกระบวนการทางกายภาพ เช่น การโยนเหรียญ
- Hotbits ใช้การสลายตัวกัมมันตรังสี
- RANDOM.ORG ใช้สัญญาณรบกวนในชั้นบรรยากาศ
- ความสุ่มที่แท้จริงมีต้นทุนสูง
1 https://www.fourmilab.ch/hotbits 2 https://www.random.org
การสร้างตัวเลขสุ่มเทียม
- การสร้างตัวเลขสุ่มเทียมนั้น ประหยัด และ รวดเร็ว
- ตัวเลข "สุ่ม" ถัดไปคำนวณจากตัวเลข "สุ่ม" ก่อนหน้า
- ตัวเลข "สุ่ม" แรกคำนวณจาก seed
- seed ค่าเดียวกันให้ผลลัพธ์ตัวเลขสุ่มชุดเดิมเสมอ
ตัวอย่างการสร้างตัวเลขสุ่มเทียม
seed = 1
calc_next_random(seed)
3
calc_next_random(3)
2
calc_next_random(2)
6
ฟังก์ชันสร้างตัวเลขสุ่ม
- นำหน้าด้วย
numpy.randomเช่นnumpy.random.beta()
| ฟังก์ชัน | การแจกแจง | ฟังก์ชัน | การแจกแจง |
|---|---|---|---|
| .beta | Beta | .hypergeometric | Hypergeometric |
| .binomial | Binomial | .lognormal | Lognormal |
| .chisquare | Chi-squared | .negative_binomial | Negative binomial |
| .exponential | Exponential | .normal | Normal |
| .f | F | .poisson | Poisson |
| .gamma | Gamma | .standard_t | t |
| .geometric | Geometric | .uniform | Uniform |
การแสดงผลตัวเลขสุ่ม
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()
Seed ของตัวเลขสุ่ม
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 ])
การใช้ seed ที่ต่างกัน
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])
มาฝึกกันเถอะ!
การสุ่มตัวอย่างใน Python
