Mengacak nilai
Dalam latihan ini, Anda akan menerapkan dan meninjau berbagai metode pengacakan. Tujuannya adalah agar Anda nyaman dengan beragam metode dan memahami bagaimana metode tersebut memengaruhi cara bilangan acak dihasilkan. Masing-masing metode akan berguna dalam situasi yang berbeda, jadi penting untuk memahami perbedaannya.
Bayangkan Anda memiliki suatu proses bisnis yang memerlukan sekitar 15 menit untuk diselesaikan. Namun, Anda tahu bahwa durasi aktualnya bervariasi sekitar lima menit (lebih lama atau lebih cepat). Terapkan berbagai metode pengacakan dari paket random untuk menghasilkan variasi durasi ini secara terkontrol.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Simulasi Peristiwa Diskret dengan Python
Instruksi latihan
- Hasilkan 1000 durasi proses acak sebagai bilangan integer berdasarkan informasi yang diberikan.
- Hasilkan 1000 durasi proses acak sebagai bilangan float berdasarkan informasi yang diberikan.
- Hasilkan 1000 durasi pseudo-acak sebagai bilangan float berdasarkan distribusi Gaussian dengan mean dan standar deviasi masing-masing 15 dan 5.
- Hasilkan 1000 durasi pseudo-acak sebagai bilangan float berdasarkan distribusi eksponensial dengan parameter lambda 1,5 (positif) dan puncak pada 15.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Generate random integer numbers
randint_array = np.array([____ for i in range(1000)])
# Generate random float numbers
uniform_array = np.array([____ for i in range(1000)])
# Generate random float numbers based on the Gaussian distribution
gauss_array = np.array([____ for i in range(1000)])
# Generate random float numbers based on the Exponential distribution
expon_array = np.array([____ + 15 for i in range(1000)])
plot_all(randint_array, uniform_array, gauss_array, expon_array)