Ma’lumotlar taqsimoti
Ma’lumotlar taqsimoti nima?
Ma’lumotlar taqsimoti — barcha mumkin bo‘lgan qiymatlar va har bir qiymat qanchalik tez-tez uchrashining ro‘yxati.
Bunday ro‘yxatlar statistika va ma’lumotlar ilmi (data science) bilan ishlashda muhim.
random moduli tasodifiy hosil qilingan ma’lumotlar taqsimotlarini qaytaradigan metodlarni taklif etadi.
Tasodifiy taqsimot
Tasodifiy taqsimot — ma’lum bir ehtimollik zichligi funksiyasiga bo‘ysunadigan tasodifiy sonlar to‘plami.
Ehtimollik zichligi funksiyasi: uzluksiz ehtimollikni tavsiflovchi funksiya, ya’ni massivdagi barcha qiymatlarning ehtimolligi.
random modulining choice() metodi yordamida belgilangan ehtimolliklar asosida tasodifiy sonlar hosil qilishimiz mumkin.
choice() metodi har bir qiymat uchun ehtimollikni ko‘rsatish imkonini beradi.
Ehtimollik 0 va 1 oralig‘idagi son bilan belgilanadi: 0 qiymat hech qachon uchramasligini, 1 esa qiymat har doim uchrashini bildiradi.
Misol
100 ta qiymatdan iborat 1-D massiv hosil qiling, bunda har bir qiymat 3, 5, 7 yoki 9 bo‘lishi kerak.
Qiymatning 3 bo‘lish ehtimolligi 0.1 qilib belgilangan
Qiymatning 5 bo‘lish ehtimolligi 0.3 qilib belgilangan
Qiymatning 7 bo‘lish ehtimolligi 0.6 qilib belgilangan
Qiymatning 9 bo‘lish ehtimolligi 0 qilib belgilangan
from numpy import random
x = random.choice([3, 5, 7, 9], p=[0.1, 0.3, 0.6, 0.0], size=(100))
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Barcha ehtimolliklar yig‘indisi 1 ga teng bo‘lishi kerak.
Yuqoridagi misolni 100 marta ishga tushirsangiz ham, 9 qiymati hech qachon uchramaydi.
size parametrida shaklni ko‘rsatib, istalgan shakl va o‘lchamdagi massivlarni qaytarishingiz mumkin.
Misol
Yuqoridagi misolning o‘zi, lekin har birida 5 tadan qiymat bo‘lgan 3 qatorli 2-D massiv qaytaring.
from numpy import random
x = random.choice([3, 5, 7, 9], p=[0.1, 0.3, 0.6, 0.0], size=(3, 5))
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!