numpy.random — Rastgele sayı üretimi

numpy.random alt modülü, yaygın olasılık dağılımlarından örnek çeken bir Generator sınıfı sağlar. Temel algoritma, permüte edilmiş eşlenikli bir üreteçtir (PCG); ayrıntılar için bkz. https://www.pcg-random.org/ .

Bir Generator, durum tutan bir nesnedir: örnekleme metotlarından birine yapılan her çağrı dahili durumu ilerletir, böylece ardışık çağrılar bağımsız örnekler döndürür. Çıktı dizileri her zaman numpy.float dtype türündedir.

Sınıflar

class numpy.random.Generator(seed: int | tuple[int, ...] | None = None)

Yeni bir sözde rastgele sayı üreteci oluşturur.

Parametreler:

seed – üreteç durumunu başlatmak için kullanılan tohum (seed). Bir tam sayı verilirse doğrudan kullanılır. Bir tam sayı demeti verilirse, tek bir örnek yerine bağımsız tohumlanmış Generator nesnelerinden oluşan bir demet (her öğe için bir tane) döndürülür. None verilirse, platform varsayılanı bir tohum kullanılır (derleme zamanında yapılandırılmışsa); aksi takdirde bir ValueError ortaya çıkar.

Harekete geçirir:

  • TypeError – seed değeri None, bir tam sayı veya tam sayı demeti değilse.

  • ValueError – seed değeri None ise ve hiçbir varsayılan tohum yapılandırılmamışsa.

normal(loc: float = 0.0, scale: float = 1.0, size: int | tuple[int, ...] | None = None) → float | ndarray

Normal (Gauss) bir dağılımdan örnekler çeker.

Parametreler:

  • loc – dağılımın ortalaması (merkezi).

  • scale – dağılımın standart sapması (genişliği). Negatif olmamalıdır.

  • size – çıktının şekli. Bir tam sayı ise, o uzunlukta tek boyutlu bir dizi döndürülür. Bir demet ise, o şekilde bir dizi döndürülür. None ise (varsayılan), tek bir Python float döndürülür.

Dönüşler:

ya bir Python float ya da istenen şekilde bir float numpy.ndarray.

Harekete geçirir:

  • ValueError – istenen şekil ULAB_MAX_DIMS değerini aşıyorsa.

  • TypeError – size değeri None, bir tam sayı veya bir demet değilse.

Örnekler Box-Muller dönüşümü kullanılarak üretilir.

random(size: int | tuple[int, ...] | None = None, *, out: ndarray | None = None) → float | ndarray

[0.0, 1.0) yarı açık aralığı üzerindeki düzgün dağılımdan örnekler çeker.

Parametreler:

  • size – çıktının şekli. Bir tam sayı ise, o uzunlukta tek boyutlu bir dizi döndürülür. Bir demet ise, o şekilde bir dizi döndürülür. None ise (varsayılan) ve out da None ise, tek bir Python float döndürülür.

  • out – örnekleri almak için isteğe bağlı, önceden ayrılmış, yoğun bir float numpy.ndarray. Hem size hem de out verilirse, şekilleri uyumlu olmalıdır.

Dönüşler:

argümanlara bağlı olarak bir Python float, yeni bir numpy.ndarray veya (örneklerle doldurulmuş) out.

Harekete geçirir:

  • TypeError – size desteklenmeyen bir türe sahipse, ya da out bir ndarray değilse, ya da out float dtype türünde değilse.

  • ValueError – istenen şekil ULAB_MAX_DIMS değerini aşıyorsa, size ile out.shape uyuşmuyorsa, ya da out bitişik değilse.

uniform(low: float = 0.0, high: float = 1.0, size: int | tuple[int, ...] | None = None) → float | ndarray

[low, high) yarı açık aralığı üzerindeki düzgün dağılımdan örnekler çeker.

Parametreler:

  • low – dağılımın alt sınırı (dahil).

  • high – dağılımın üst sınırı (hariç).

  • size – çıktının şekli. Bir demet ise, o şekilde bir dizi döndürülür. None ise (varsayılan), [0.0, 1.0) aralığından çekilen tek bir Python float döndürülür (skaler durumda low/high sınırları yok sayılır).

Dönüşler:

ya bir Python float ya da istenen şekilde bir float numpy.ndarray.

Harekete geçirir:

  • ValueError – istenen şekil ULAB_MAX_DIMS değerini aşıyorsa.

  • TypeError – size değeri ne None ne de bir demet ise.

Aynı varsayılan argümanlarla, uniform() ile random() aynı diziyi üretir.