Comment créer une matrice NumPy avec des nombres aléatoires

Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour créer une matrice NumPy avec des nombres aléatoires :

Méthode 1 : créer une matrice NumPy d’entiers aléatoires

np.random.randint(low, high, (rows, columns))

Méthode 2 : créer une matrice NumPy de flotteurs aléatoires

np.random.rand(rows, columns)

Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode dans la pratique.

Exemple 1 : Créer une matrice NumPy d’entiers aléatoires

Le code suivant montre comment créer une matrice NumPy de valeurs aléatoires allant de 0 à 20 avec une forme de 7 lignes et 2 colonnes :

import numpy as np

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

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

Notez que chaque valeur de la matrice est comprise entre 0 et 20 et que la forme finale de la matrice est de 7 lignes et 2 colonnes.

Exemple 2 : Créer une matrice NumPy de flotteurs aléatoires

Le code suivant montre comment créer une matrice NumPy avec des valeurs flottantes aléatoires comprises entre 0 et 1 et une forme de 7 colonnes et 2 lignes :

import numpy as np

#create NumPy matrix of random floats
np.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]])

Le résultat est une matrice NumPy qui contient des valeurs flottantes aléatoires entre 0 et 1 avec une forme de 7 lignes et 2 colonnes.

Notez que vous pouvez également utiliser la fonction NumPy round() pour arrondir chaque flottant à un certain nombre de décimales.

Par exemple, le code suivant montre comment créer une matrice NumPy de flottants aléatoires, chacun arrondi à 2 décimales :

import numpy as np

#create NumPy matrix of random floats rounded to 2 decimal places
np.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]])

Remarque : Vous pouvez trouver la documentation complète de la fonction NumPy rand() ici .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres conversions courantes en Python :

Comment convertir les colonnes Pandas DataFrame en chaînes
Comment convertir l’horodatage en date/heure dans Pandas
Comment convertir DateHeure en date dans Pandas