Randomizarea valorilor
În acest exercițiu, vei aplica și explora diferite metode de randomizare. Scopul este să te familiarizezi cu aceste metode și cu modul în care fiecare influențează generarea numerelor aleatoare. Fiecare metodă este utilă în situații diferite, așa că este important să înțelegi diferențele dintre ele.
Imaginez-ți că ai un proces de business care durează aproximativ 15 minute. Știi însă că durata reală variază cu circa cinci minute (în plus sau în minus). Folosește diferitele metode de randomizare din pachetul random pentru a genera variații ale acestei durate într-un mod controlat.
Acest exercițiu face parte din cursul
Simulare de evenimente discrete în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Generează 1000 de durate aleatoare ale procesului ca numere întregi, pe baza informațiilor furnizate.
- Generează 1000 de durate aleatoare ale procesului ca numere float, pe baza informațiilor furnizate.
- Generează 1000 de durate pseudo-aleatoare ca numere float bazate pe o distribuție gaussiană, cu media 15 și abaterea standard 5.
- Generează 1000 de durate pseudo-aleatoare ca numere float bazate pe o distribuție exponențială, cu parametrul lambda 1,5 (pozitiv) și un vârf la 15.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)