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Como gerar vetores e matrizes com números inteiros aleatórios usando a função random.randint() da biblioteca NumPy para - Machine Learning com PythonQuantidade de visualizações: 894 vezes |
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Veremos nessa dica como podemos usar o método random.randint() da biblioteca NumPy para gerar vetores e matrizes já preenchidos com números inteiros aleatórios. Note que a criação de vetores e matrizes preenchidos com números randômicos é uma parte importante para o desenvolvimento de modelos de teste (test models) em Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e outras áreas de estudo que envolvem Data Science. Vamos começar com a forma mais simples do uso da função random.randint() para gerar um vetor de 10 elementos contendo números aleatórios de 0 até 10 (não incluído): # importamos o módulo random da bibliteca NumPy from numpy import random def main(): # vamos gerar um vetor de números inteiros aleatórios # de 0 (incluído) à 10 (não incluído) ...... Ao executar este código teremos um resultado parecido com: O vetor gerado foi: [0 3 2 3 8 9 3 9 6 4] Aqui nós informamos o limite alto do valor aleatório a ser gerado (mas ele não é incluído). Se quisermos limitar a faixa inferior, podemos tirar proveito dos parâmetros low e high da função randint(). Veja: # importamos o módulo random da bibliteca NumPy from numpy import random def main(): # vamos gerar um vetor de números inteiros aleatórios # de 50 (incluído) à 101 (não incluído) ...... Agora o resultado será parecido com: O vetor gerado foi: [92 89 66 52 61 77 55 58 72 55] Para gerarmos uma matriz, por exemplo, de 2 linhas e 4 colunas, só precisamos gerar o vetor de números aleatórios e em seguida usar o método reshape(), também da biblioteca NumPy para converter a matriz de uma dimensão (vetor) em uma matriz de duas dimensões. Veja: from numpy import random def main(): # vamos gerar um vetor de números inteiros aleatórios # de 1 (incluído) à 21 (não incluído) valores = random.randint(1, 21, 8) # agora vamos converter o vetor para uma matriz ...... Quando executamos este código nós temos um resultado parecido com: A matriz gerada foi: [[17 5 2 9] ...... A partir da versão 1.19 da NumPy, os desenvolvedores da biblioteca recomendam o uso do método integers() do módulo default_rng(). |
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