{"id":3811,"date":"2023-07-15T09:55:02","date_gmt":"2023-07-15T09:55:02","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/runif-in-python\/"},"modified":"2023-07-15T09:55:02","modified_gmt":"2023-07-15T09:55:02","slug":"runif-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/runif-in-python\/","title":{"rendered":"So verwenden sie das \u00e4quivalent von runif() in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In der Programmiersprache R k\u00f6nnen wir die Funktion <strong>runif()<\/strong> verwenden, um einen Vektor von Zufallswerten zu generieren, der einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gleichmassige-verteilung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung<\/a> mit einem bestimmten Minimal- und Maximalwert folgt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt beispielsweise, wie man mit <strong>runif()<\/strong> einen Vektor aus 8 Zufallswerten erstellt, der einer gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung mit einem Mindestwert von 5 und einem H\u00f6chstwert von 10 folgt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible\n<\/span>set. <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#generate vector of 8 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10<\/span>\nrunif(n=8, min=5, max=10)\n\n[1] 6.327543 6.860619 7.864267 9.541039 6.008410 9.491948 9.723376 8.303989\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das \u00c4quivalent der Funktion <strong>runif()<\/strong> in Python ist die Funktion <strong>np.random.uniform()<\/strong> , die die folgende grundlegende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>np.random.uniform(low=0, high=1, size=None)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>niedrig<\/strong> : Minimalwert der Verteilung<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>hoch<\/strong> : Maximalwert der Verteilung<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gr\u00f6\u00dfe<\/strong> : Stichprobengr\u00f6\u00dfe<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Verwendung des \u00c4quivalents von runif() in Python<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion <strong>np.random.uniform()<\/strong> ein Array von Zufallswerten generieren, das einer gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung mit einem bestimmten Minimal- und Maximalwert folgt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span>\nn.p. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (1)\n\n<span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#generate array of 8 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10<\/span>\nn.p. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">uniform<\/span> (low= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> , high= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , size= <span style=\"color: #008000;\">8<\/span> )\n\narray([7.08511002, 8.60162247, 5.00057187, 6.51166286, 5.73377945,\n       5.46169297, 5.93130106, 6.72780364])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das Ergebnis ist ein NumPy-Array, das 8 Werte enth\u00e4lt, die aus einer gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung mit einem Mindestwert von 5 und einem H\u00f6chstwert von 10 generiert wurden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen mit Matplotlib auch ein Histogramm erstellen, um eine von der Funktion <strong>np.random.uniform()<\/strong> generierte Normalverteilung zu visualisieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span>\nn.p. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#generate array of 200 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10\n<span style=\"color: #000000;\">data = np. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">uniform<\/span> (low= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> , high= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , size= <span style=\"color: #008000;\">200<\/span> )\n<\/span>\n#create histogram to visualize distribution of values\n<span style=\"color: #000000;\">plt. <span style=\"color: #3366ff;\">hist<\/span> (data, bins= <span style=\"color: #008000;\">30<\/span> , edgecolor=' <span style=\"color: #ff0000;\">black<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <strong><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-30905 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/runif1.jpg\" alt=\"\" width=\"553\" height=\"412\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die x-Achse zeigt die Werte der Verteilung und die y-Achse zeigt die H\u00e4ufigkeit jedes Werts.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die x-Achse von 5 bis 10 reicht, da dies die Minimal- und Maximalwerte sind, die wir f\u00fcr die Verteilung angegeben haben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation f\u00fcr die Funktion <strong>np.random.uniform()<\/strong> finden Sie <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/random\/generated\/numpy.random.uniform.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-erzeugen-zufallige-daten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie einen Pandas DataFrame mit Zufallsdaten<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-statistik-erklart-konzepte-auf-einfache-und-direkte-weise.-wir-erleichtern-das-erlernen-von-statistiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wie man Zeilen in Pandas zuf\u00e4llig abtastet<\/a><br \/> So mischen Sie Zeilen in einem Pandas DataFrame<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der Programmiersprache R k\u00f6nnen wir die Funktion runif() verwenden, um einen Vektor von Zufallswerten zu generieren, der einer gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung mit einem bestimmten Minimal- und Maximalwert folgt. 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