NumPy random.uniform () chức năng trong Python được sử dụng để tạo mảng chứa đầy các mẫu ngẫu nhiên từ một phân phối đồng đều. Phân phối đồng đều là một phân phối liên quan đến xác suất. Hàm này trả về các mẫu được phân phối đồng đều trong các khoảng thời gian thấp và cao nhất định. Trong kết quả mẫu thống nhất, nó bao gồm thấp nhưng không bao gồm cao. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích np.random.uniform() cú pháp hàm và sử dụng các tham số của nó làm thế nào để có được sự phân bố đồng nhất của các mẫu ngẫu nhiên của mảng đơn và mảng đa chiều với các ví dụ. Để tạo một mảng các giá trị ngẫu nhiên đồng nhất, hãy chuyển kích thước là int hoặc tuple của int làm đối số cho hàm này, tương tự với hàm khác NumPy chức năng như ones(), zeros()random.normal().

1. Ví dụ nhanh về Python NumPy random.uniform () Hàm số

Sau đây là các ví dụ nhanh về random.uniform () Hàm số. Để biết thêm ví dụ về NumPy mảng tham chiếu đến NumPy Hướng dẫn.

Below are the quick examples
# Example 1: Get the single uniform random sample
arr = np.  random.uniform ()

# Example 2: Get the uniform samples of an array
arr = np.  random.uniform (size = 5)

# Example 3: Get the uniform random samples
arr = np.  random.uniform (low = 3, high = 5, size = 5)

# Example 4: Get the random sample of multi-Dimensional array
arr = np.  random.uniform (low = 3, high = 5, size = (2, 3))

# example 5: Using uniform() method
gfg = np.  random.uniform (-2, 8, 1000)
plt.hist(gfg, bins = 50, density = True)
plt.show()

2. Cú pháp của NumPy random.uniform ()

Sau đây là cú pháp của random.uniform () .

 
# Syntax of NumPy random.uniform()
numpy.  random.uniform (low=0.0, high=1.0, size=None)
 

2.1 Các thông số của random.uniform ()

Sau đây là các thông số của random.uniform ()

  • low : Nó là một ranh giới dưới của khoảng đầu ra. Các mẫu được tạo ra bởi sự phân bố đồng đều lớn hơn hoặc bằng thấp hơn. Giá trị thấp mặc định là 0.
  • high : Đó là ranh giới cao hơn của khoảng đầu ra. Các mẫu được tạo ra bằng cách phân phối đồng đều nhỏ hơn hoặc bằng cao. Giá trị mặc định là 1,0.
  • size : Nó chỉ định kích thước của mảng đầu ra. Nếu nó được đặt thành một số nguyên duy nhất thì mảng đầu ra là mảng 1-D và được đặt thành một bộ số nguyên thì mảng đầu ra là mảng nhiều chiều. Nếu chúng tôi không cung cấp, nó sẽ trả về một mẫu ngẫu nhiên duy nhất từ ​​thấp đến cao.

2.2 Giá trị hoàn trả của random.uniform ()

Nó trả về một mảng các mẫu ngẫu nhiên được lấy từ phân phối đồng đều trong các khoảng thời gian nhất định. Nếu kích thước không được cung cấp, nó sẽ trả về một mẫu ngẫu nhiên duy nhất.

3. Cách sử dụng random.uniform ()

Numpy là một gói để làm việc với dữ liệu số trong Python . Như chúng ta biết NumPy có nhiều hàm được sử dụng chủ yếu để tạo mảng và một số hàm được sử dụng để thao tác dữ liệu trong mảng. random.uniform () chức năng là một chức năng được tích hợp sẵn, nó tạo ra các mẫu ngẫu nhiên từ một phân phối đồng đều và tạo ra NumPy mảng với các giá trị này.

Nếu chúng tôi không cung cấp bất kỳ tham số nào cho hàm này, nó sẽ trả về một mẫu ngẫu nhiên duy nhất của phân phối đồng đều. Chúng tôi sẽ nhận được một mẫu ngẫu nhiên khác khi chúng tôi chạy cùng một mã nhiều lần.

import numpy as np
# Get the single uniform random sample
arr = np.  random.uniform ()
print(arr)

# Output :
# 0.34063534472196755

4. Nhận các mẫu ngẫu nhiên đồng nhất của mảng 1-D

Khi chúng ta truyền int hoặc tuple của int làm tham số vào hàm này, nó sẽ trả về mảng có kích thước được chỉ định hoặc mảng đa chiều gồm các mẫu ngẫu nhiên có phân bố đồng đều. Hãy lấy một ví dụ,

# Get the uniform samples of an array
arr = np.  random.uniform (size = 5)
print(arr)

# Output:
# [0.73820649 0.98286584 0.05413008 0.3165721  0.95928769]

5. Lấy mẫu ngẫu nhiên của khoảng thời gian đã cho

Để chỉ định mức thấp và cao và chuyển chúng vào hàm này cùng với kích thước được chỉ định, nó sẽ trả về mảng các mẫu ngẫu nhiên trong các khoảng và kích thước đã chỉ định. Ví dụ,

# Get the uniform random samples
arr = np.  random.uniform (low = 3, high = 5, size = 5)
print(arr)

# Output :
# [3.87875762 4.20867489 4.13948288 3.28137881 4.4622086 ]

6. Lấy mẫu ngẫu nhiên của mảng đa chiều

Khi chúng ta truyền bộ giá trị int dưới dạng tham số vào hàm này cùng với các khoảng được chỉ định, nó sẽ trả về một mảng đa chiều gồm các mẫu ngẫu nhiên được hình thành từ phân phối đồng nhất. Hãy lấy một ví dụ,

Using uniform() method
# Get the random sample of multi-Dimensional array
arr = np.  random.uniform (low = 3, high = 5, size = (2, 3))
print(arr)

# Output :
# [[3.18967671 3.93263376 4.31706326]
# [3.85327017 4.22567335 4.91062538]]

7. Trình bày đồ họa của random.uniform ()

Để tạo ra một biểu đồ với sự giúp đỡ của pyplot thư viện và in biểu đồ của NumPy phân phối đồng đều ngẫu nhiên.

import matplotlib.pyplot as plt

# Using uniform() method
gfg = np.  random.uniform (-2, 8, 1000)

plt.hist(gfg, bins = 50, density = True)
plt.show()

Sự kết luận

Trong bài viết này, tôi đã giải thích NumPy random.uniform () và sử dụng cách này để nhận các giá trị ngẫu nhiên của 1-D NumPy mảng và mảng đa chiều, trong đó các phần tử từ sự phân bố đồng đều giữa giá trị thấp và giá trị cao.

Trên đây là thông tin về Cách sử dụng NumPy random.uniform () trong Python ?. Hãy để signalfix.net biết trong các bình luận cái nào phù hợp với bạn. Tương tự như vậy, tất cả các thắc mắc của bạn đều được hoan nghênh trong phần bình luận bên dưới.