np.random.normal/uniform का इस्तेमाल
normal किसी भी mean और spread के साथ bell-curve numbers draw करता है; uniform किसी भी range से evenly spread numbers draw करता है।
In this page:
Syntax
np.random.normal(loc, scale, size)
np.random.uniform(low, high, size)np.random.normal/uniform
np.random.normal(loc, scale, size) mean loc और standard deviation scale वाली एक normal distribution से draw करता है। np.random.uniform(low, high, size) दो values के बीच evenly floats draw करता है। ये सबसे flexible everyday distributions हैं।
Note:
एक बड़े sample के साथ, normal values का mean loc के करीब आता है।
उदाहरण: np.random.normal/uniform
import numpy as np
np.random.seed(10)
heights = np.random.normal(170, 8, size=1000)
print(round(heights.mean(), 1), round(heights.std(), 1))
u = np.random.uniform(5, 10, size=5)
print(u.round(2))
# Output:
# 169.9 7.5
# [7.37 8.9 9.25 7.29 8.28]Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- standard deviation की बजाय scale की तरह variance pass करना
- uniform में low और high mix up करना
- छोटे samples का expected values से match न होना
चैप्टर सारांश
- normal mean और std लेता है
- uniform low और high लेता है
- scale standard deviation है
- बड़े samples true values के करीब आते हैं
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