Hoe u een numpy-matrix met willekeurige getallen maakt

U kunt de volgende methoden gebruiken om een NumPy-matrix met willekeurige getallen te maken:

Methode 1: Maak een NumPy-matrix van willekeurige gehele getallen

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

Methode 2: Creëer een NumPy-matrix van willekeurige floats

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

De volgende voorbeelden laten zien hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken.

Voorbeeld 1: Maak een NumPy-matrix van willekeurige gehele getallen

De volgende code laat zien hoe u een NumPy-matrix met willekeurige waarden kunt maken, variërend van 0 tot 20 met een vorm van 7 rijen en 2 kolommen :

 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]])

Merk op dat elke waarde in de matrix tussen 0 en 20 ligt en dat de uiteindelijke vorm van de matrix 7 rijen en 2 kolommen is.

Voorbeeld 2: Maak een NumPy-matrix van willekeurige floats

De volgende code laat zien hoe je een NumPy-matrix maakt met willekeurige zwevende waarden tussen 0 en 1 en een vorm van 7 kolommen en 2 rijen:

 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]])

Het resultaat is een NumPy-matrix die willekeurige zwevende waarden tussen 0 en 1 bevat met een vorm van 7 rijen en 2 kolommen.

Merk op dat u ook de functie NumPy round() kunt gebruiken om elke float af te ronden op een bepaald aantal decimalen.

De volgende code laat bijvoorbeeld zien hoe u een NumPy-matrix van willekeurige floats maakt, elk afgerond op 2 decimalen:

 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]])

Opmerking : u kunt hier de volledige documentatie voor de NumPy rand()- functie vinden.

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende conversies in Python kunt uitvoeren:

Hoe Pandas DataFrame-kolommen naar strings te converteren
Hoe tijdstempel naar datum/tijd in Panda’s te converteren
Hoe DateTime naar datum te converteren in Pandas