यादृच्छिक संख्याओं के साथ numpy मैट्रिक्स कैसे बनाएं

आप यादृच्छिक संख्याओं के साथ NumPy मैट्रिक्स बनाने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं:

विधि 1: यादृच्छिक पूर्णांकों का एक NumPy मैट्रिक्स बनाएं

 n.p. random . randint (low, high, (rows, columns))

विधि 2: रैंडम फ्लोट्स का एक NumPy मैट्रिक्स बनाएं

 n.p. random . rand (rows, columns)

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में प्रत्येक विधि का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: यादृच्छिक पूर्णांकों का एक NumPy मैट्रिक्स बनाएं

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि 7 पंक्तियों और 2 स्तंभों के आकार के साथ 0 से 20 तक के यादृच्छिक मानों का एक NumPy मैट्रिक्स कैसे बनाया जाए:

 import numpy as np

#create NumPy matrix of random integers
n.p. random . randint (0, 20, (7, 2))

array([[ 3, 7],
       [17, 10],
       [0, 10],
       [13, 16],
       [6, 14],
       [8, 7],
       [9, 15]])

ध्यान दें कि मैट्रिक्स में प्रत्येक मान 0 और 20 के बीच है और मैट्रिक्स का अंतिम रूप 7 पंक्तियाँ और 2 कॉलम है।

उदाहरण 2: यादृच्छिक फ़्लोट्स का एक NumPy मैट्रिक्स बनाएं

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि 0 और 1 के बीच यादृच्छिक फ्लोट मान और 7 कॉलम और 2 पंक्तियों के आकार के साथ एक NumPy मैट्रिक्स कैसे बनाया जाए:

 import numpy as np

#create NumPy matrix of random floats
n.p. random . rand (7, 2)

array([[0.64987774, 0.60099292],
       [0.13626106, 0.1859029 ],
       [0.77007972, 0.65179164],
       [0.33524707, 0.46201819],
       [0.1683, 0.72960909],
       [0.76117417, 0.37212974],
       [0.18879731, 0.65723325]])

परिणाम एक NumPy मैट्रिक्स है जिसमें 7 पंक्तियों और 2 स्तंभों के आकार के साथ 0 और 1 के बीच यादृच्छिक फ्लोट मान शामिल हैं।

ध्यान दें कि आप प्रत्येक फ़्लोट को दशमलव स्थानों की एक निश्चित संख्या तक गोल करने के लिए NumPy राउंड() फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित कोड दिखाता है कि यादृच्छिक फ़्लोट्स का एक NumPy मैट्रिक्स कैसे बनाया जाए, प्रत्येक को 2 दशमलव स्थानों तक गोल किया जाए:

 import numpy as np

#create NumPy matrix of random floats rounded to 2 decimal places
n.p. round (np. random . rand (5, 2), 2)

array([[0.37, 0.63],
       [0.51, 0.68],
       [0.23, 0.98],
       [0.62, 0.46],
       [0.02, 0.94]])

नोट : आप NumPy rand() फ़ंक्शन के लिए संपूर्ण दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य रूपांतरण कैसे करें:

पांडा डेटाफ़्रेम कॉलम को स्ट्रिंग में कैसे बदलें
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