Python တွင် rnorm() နှင့်ညီမျှသောအသုံးပြုနည်း


R ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတွင်၊ တိကျသောပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုနှင့်အတူ ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှု နောက်ဆက်တွဲဖြစ်သော ကျပန်းတန်ဖိုးများ၏ vector တစ်ခုထုတ်လုပ်ရန် rnorm() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ဖော်ပြပါကုဒ်သည် သာမန်ဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုနောက်တွင်ရှိသော ပျမ်းမျှတန်ဖိုး 8 ခုနှင့် စံသွေဖည်မှု 2 ၏ စံသွေဖည်မှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်သော ကျပန်းတန်ဖိုး 8 ခု၏ vector ကိုဖန်တီးရန် အောက်ပါကုဒ် သည် rnorm() ကိုအသုံးပြုပုံကိုပြသသည်-

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate vector of 8 values that follows normal distribution with mean=5 and sd=2
rnorm(n=8, mean=5, sd=2)

[1] 3.747092 5.367287 3.328743 8.190562 5.659016 3.359063 5.974858 6.476649

Python ရှိ rnorm() လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ညီမျှသည် မှာ အောက်ပါ အခြေခံ အထားအသိုကို အသုံးပြုသည့် np.random.normal() လုပ်ဆောင်ချက် ဖြစ်သည်။

np.random.normal(loc=0၊ scale=1၊ size=None)

ရွှေ-

  • နေရာ – ဖြန့်ဖြူးမှု၏ပျမ်းမျှ
  • အတိုင်းအတာ – ဖြန့်ဖြူးမှု၏ စံသွေဖည်မှု
  • အရွယ်အစား : နမူနာအရွယ်အစား

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Python တွင် rnorm() နှင့်ညီမျှသောကိုအသုံးပြုခြင်း။

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် တိကျသော ဆိုလိုရင်းနှင့် စံသွေဖည်မှုဖြင့် ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်သော ကျပန်းတန်ဖိုးများကို ခင်းကျင်းပြသရန် np.random.normal() လုပ်ဆောင်ချက်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

 import numpy as np

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

#generate array of 8 values that follow normal distribution with mean=5 and sd=2
n.p. random . normal (loc=5, scale=2, size=8)

array([8.24869073, 3.77648717, 3.9436565, 2.85406276, 6.73081526,
       0.39692261, 8.48962353, 3.4775862 ])

ရလဒ်မှာ ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုမှ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး 5 နှင့် စံသွေဖည်မှု 2 ၏ စံသွေဖည်မှုမှ ထုတ်ပေးသည့် တန်ဖိုး 8 ခုပါရှိသော NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

np.random.normal() လုပ်ဆောင်ချက်မှ ထုတ်ပေးသော ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုကို မြင်သာစေရန် Matplotlib ကို အသုံးပြု၍ histogram တစ်ခုကိုလည်း ဖန်တီးနိုင်သည်။

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

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

#generate array of 200 values that follows normal distribution with mean=5 and sd=2
data = np. random . normal (loc=5, scale=2, size=200)

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

တန်ဖိုးများ ခွဲဝေမှုသည် ပျမ်းမျှ 5 နှင့် 2 ၏ စံသွေဖည်မှုဖြင့် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် ခေါင်းလောင်းပုံသဏ္ဌာန်ရှိသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရပါသည်။

မှတ်ချက်np.random.normal() လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော ဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Python တွင် ပုံမှန် CDF တွက်ချက်နည်း
Python တွင် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေနည်းကို ရေးဆွဲနည်း
Python တွင် ပုံမှန်အခြေအနေအတွက် စမ်းသပ်နည်း

မှတ်ချက်တစ်ခုထည့်ပါ။

သင့် email လိပ်စာကို ဖော်ပြမည် မဟုတ်ပါ။ လိုအပ်သော ကွက်လပ်များကို * ဖြင့်မှတ်သားထားသည်