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Exercise

Comprendre les graines aléatoires

Même si les nombres aléatoires sont essentiels pour de nombreuses analyses, ils posent un défi : vos résultats peuvent varier légèrement. Cela peut mener à des conversations délicates avec votre gestionnaire si votre script de prévision des ventes donne une réponse différente à chaque exécution.

Définir la graine du générateur de nombres aléatoires de numpy permet d'éviter ce genre de problème en rendant la génération de nombres aléatoires reproductible.

Instructions 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

Question

Laquelle des affirmations suivantes à propos de x et y est vraie?

import numpy as np
np.random.seed(123)
x = np.random.normal(size=5)
y = np.random.normal(size=5)

Possible answers