पायथन में runif() के समतुल्य का उपयोग कैसे करें

आर प्रोग्रामिंग भाषा में, हम यादृच्छिक मानों का एक वेक्टर उत्पन्न करने के लिए रनिफ़ () फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं जो एक विशिष्ट न्यूनतम और अधिकतम मान के साथ एकसमान वितरण का पालन करता है।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित कोड दिखाता है कि 8 यादृच्छिक मानों का एक वेक्टर बनाने के लिए runif() का उपयोग कैसे करें जो न्यूनतम 5 मान और 10 के अधिकतम मान के साथ एक समान वितरण का पालन करता है:

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate vector of 8 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10
runif(n=8, min=5, max=10)

[1] 6.327543 6.860619 7.864267 9.541039 6.008410 9.491948 9.723376 8.303989

पायथन में runif() फ़ंक्शन के समतुल्य np.random.uniform() फ़ंक्शन है, जो निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है:

np.random.uniform(निम्न=0, उच्च=1, आकार=कोई नहीं)

सोना:

• निम्न : वितरण का न्यूनतम मूल्य
• उच्च : वितरण का अधिकतम मूल्य
• आकार : नमूना आकार

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पायथन में runif() के समतुल्य का उपयोग करना

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि यादृच्छिक मानों की एक सरणी उत्पन्न करने के लिए np.random.uniform() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें जो एक विशिष्ट न्यूनतम और अधिकतम मान के साथ एक समान वितरण का पालन करता है:

 import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#generate array of 8 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10
n.p. random . uniform (low= 5 , high= 10 , size= 8 )

array([7.08511002, 8.60162247, 5.00057187, 6.51166286, 5.73377945,
       5.46169297, 5.93130106, 6.72780364])

परिणाम एक NumPy सरणी है जिसमें एक समान वितरण से उत्पन्न 8 मान शामिल हैं जिनमें न्यूनतम मान 5 और अधिकतम मान 10 है।

आप np.random.uniform() फ़ंक्शन द्वारा उत्पन्न सामान्य वितरण को देखने के लिए Matplotlib का उपयोग करके एक हिस्टोग्राम भी बना सकते हैं:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#generate array of 200 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10
data = np. random . uniform (low= 5 , high= 10 , size= 200 )

#create histogram to visualize distribution of values
plt. hist (data, bins= 30 , edgecolor=' black ')

x-अक्ष वितरण के मान दिखाता है और y-अक्ष प्रत्येक मान की आवृत्ति दिखाता है।

ध्यान दें कि x-अक्ष 5 से 10 तक जाता है क्योंकि ये न्यूनतम और अधिकतम मान हैं जिन्हें हमने वितरण के लिए निर्दिष्ट किया है।

नोट : आप np.random.uniform() फ़ंक्शन के लिए संपूर्ण दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

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