{"id":3813,"date":"2023-07-15T09:55:02","date_gmt":"2023-07-15T09:55:02","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/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\/it\/runif-in-python\/","title":{"rendered":"Come utilizzare l&#39;equivalente di runif() in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nel linguaggio di programmazione R possiamo utilizzare la funzione <strong>runif()<\/strong> per generare un vettore di valori casuali che segue una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/distribuzione-uniforme\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione uniforme<\/a> con un valore minimo e massimo specifici.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, il codice seguente mostra come utilizzare <strong>runif()<\/strong> per creare un vettore di 8 valori casuali che segue una distribuzione uniforme con un valore minimo di 5 e un valore massimo di 10:<\/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;\">L&#8217;equivalente della funzione <strong>runif()<\/strong> in Python \u00e8 la funzione <strong>np.random.uniform()<\/strong> , che utilizza la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>np.random.uniform(basso=0, alto=1, dimensione=Nessuno)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>basso<\/strong> : valore minimo della distribuzione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>high<\/strong> : valore massimo della distribuzione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dimensione<\/strong> : dimensione del campione<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: utilizzare l&#8217;equivalente di runif() in Python<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione <strong>np.random.uniform()<\/strong> per generare un array di valori casuali che segue una distribuzione uniforme con un valore minimo e massimo specifici:<\/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;\">Il risultato \u00e8 un array NumPy che contiene 8 valori generati da una distribuzione uniforme con un valore minimo di 5 e un valore massimo di 10.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Puoi anche creare un istogramma utilizzando Matplotlib per visualizzare una distribuzione normale generata dalla funzione <strong>np.random.uniform()<\/strong> :<\/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;\">L&#8217;asse x mostra i valori della distribuzione e l&#8217;asse y mostra la frequenza di ciascun valore.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti che l&#8217;asse x va da 5 a 10 poich\u00e9 questi sono i valori minimo e massimo che abbiamo specificato per la distribuzione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione <strong>np.random.uniform()<\/strong> <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/random\/generated\/numpy.random.uniform.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">qui<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-generano-dati-casuali\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare un Pandas DataFrame con dati casuali<\/a><br \/> Come campionare casualmente le righe in Pandas<br \/> Come mescolare le righe in un DataFrame Pandas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nel linguaggio di programmazione R possiamo utilizzare la funzione runif() per generare un vettore di valori casuali che segue una distribuzione uniforme con un valore minimo e massimo specifici. Ad esempio, il codice seguente mostra come utilizzare runif() per creare un vettore di 8 valori casuali che segue una distribuzione uniforme con un valore minimo [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Come utilizzare l&#039;equivalente di runif() in Python \u2013 Stology<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Questo tutorial spiega come utilizzare la funzione runif() in Python per replicare la funzione utilizzata in R, con un esempio.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/runif-in-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Come utilizzare l&#039;equivalente di runif() in Python \u2013 Stology\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Questo tutorial spiega come utilizzare la funzione runif() in Python per replicare la funzione utilizzata in R, con un esempio.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/runif-in-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-15T09:55:02+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/runif1.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/runif-in-python\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/runif-in-python\/\",\"name\":\"Come utilizzare l&#39;equivalente di runif() in Python \u2013 Stology\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-15T09:55:02+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-15T09:55:02+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Questo tutorial spiega come utilizzare la funzione runif() in Python per replicare la funzione utilizzata in R, con un esempio.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/runif-in-python\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/runif-in-python\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/runif-in-python\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Come utilizzare l&#39;equivalente di runif() in python\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all&#039;alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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