np.random मॉड्यूल का उपयोग करके रैंडम नंबर जनरेट करना
हम इस कोर्स और इसके सीक्वल में np.random मॉड्यूल का खूब इस्तेमाल करेंगे. वास्तव में, जब आप हैकर स्टैटिस्टिशियन की तरह काम करेंगे, तो आप संभवतः RNG इंस्टैंसेज़ के मेथड्स को किसी भी और फंक्शन से ज़्यादा कॉल करेंगे. आइए एक सरल फंक्शन rng.random() को टेस्ट के लिए घुमाकर देखें. यह फंक्शन शून्य और एक के बीच एक रैंडम नंबर लौटाता है. अगर आप rng.random() को कुछ बार कॉल करें, तो आपको शून्य और एक के बीच उछलते हुए नंबर दिखाई देंगे.
इस अभ्यास में, हम शून्य और एक के बीच बहुत सारे रैंडम नंबर जनरेट करेंगे और फिर उनके परिणामों का एक histogram प्लॉट करेंगे. अगर नंबर सच में रैंडम हैं, तो histogram की सभी बारों की ऊँचाई (लगभग) बराबर होनी चाहिए.
आपने वीडियो में देखा होगा कि जस्टिन ने rng.random() को कीवर्ड आर्ग्युमेंट size=4 देकर 4 रैंडम नंबर जनरेट किए थे. यह तरीका for लूप से अधिक कुशल है; लेकिन इस अभ्यास में, आप एक for लूप लिखेंगे ताकि हैकर स्टैटिस्टिक्स का अनुभव कर सकें, यानी एक ही प्रयोग को बार-बार दोहराने की प्रैक्टिस.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 1)
अभ्यास निर्देश
- seed
42के साथ एक रैंडम नंबर जेनरेटरrngको इंस्टैंशिएट और seed करें. - 100,000 एंट्री वाला एक खाली array
random_numbersइनिशियलाइज़ करें ताकि रैंडम नंबर स्टोर किए जा सकें. यह करने के लिए सुनिश्चित करें कि आपnp.empty(100000)का उपयोग करें. - एक
forलूप लिखें जोrng.random()का उपयोग करके 100,000 रैंडम नंबर खींचे और उन्हेंrandom_numbersarray में स्टोर करे. इसके लिएrange(100000)पर लूप चलाएँ. random_numbersका एक histogram प्लॉट करें. इस मामले में axes लेबल करना आवश्यक नहीं है क्योंकि हम सिर्फ रैंडम नंबर जेनरेटर की जाँच कर रहे हैं. अपना प्लॉट दिखाने के लिए उत्तर सबमिट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Instantiate and seed the random number generator
# Initialize random numbers: random_numbers
random_numbers = ____
# Generate random numbers by looping over range(100000)
for i in ____:
random_numbers[i] = ____
# Plot a histogram
_ = plt.hist(____)
# Show the plot
plt.show()