1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Статистичне мислення в Python (Частина 1)
Connected

Вправа

Генерування випадкових чисел за допомогою модуля np.random

Ми активно використовуватимемо модуль np.random упродовж цієї частини курсу та в наступній. Ба більше, у ролі „хакера-статистика" ви, ймовірно, найчастіше викликатимете методи екземплярів генератора випадкових чисел (RNG), ніж будь-які інші функції. Почнімо з простої функції rng.random() — випробуймо її в дії. Ця функція повертає випадкове число між нулем і одиницею. Якщо викликати rng.random() кілька разів, ви побачите значення, що „стрибають" між нулем і одиницею.

У цій вправі ми згенеруємо багато випадкових чисел у проміжку від нуля до одиниці, а потім побудуємо гістограму результатів. Якщо числа справді випадкові, усі стовпчики гістограми матимуть (приблизно) однакову висоту.

Можливо, ви помітили у відео, що Джастін згенерував 4 випадкові числа, передавши аргумент size=4 у rng.random(). Такий підхід ефективніший за цикл for. Однак у цій вправі ви напишете цикл for, щоб відчути „хакерську статистику" як практику багаторазового повторення експерименту.

Інструкції

100 XP
  • Створіть і проініціалізуйте генератор випадкових чисел rng із зерном 42.
  • Створіть порожній масив random_numbers на 100 000 елементів для збереження випадкових чисел. Обов'язково використайте для цього np.empty(100000).
  • Напишіть цикл for, щоб отримати 100 000 випадкових чисел за допомогою rng.random() і зберегти їх у масиві random_numbers. Для цього перебирайте range(100000).
  • Побудуйте гістограму random_numbers. У цьому випадку підписувати осі не потрібно, адже ми лише перевіряємо генератор випадкових чисел. Натисніть Submit (Надіслати), щоб показати ваш графік.