Я пытаюсь создать функцию, которая создает поддельные данные для использования в отдельном анализе. Вот требования к функции.
Проблема 1
В этой проблеме вы создадите поддельные данные, используя numpy. В ячейке ниже функции create_data принимает 2 параметра "n" и "rand_gen".
Вот функция, которую я создал.
def create_data(n, rand_gen):
'''
Creates a numpy array with n samples from the standard normal distribution
Parameters
-----------
n : integer for the number of samples to create
rand_gen : pseudo-random number generator from numpy
Returns
-------
numpy array from the standard normal distribution of size n
'''
numpy_array = np.random.randn(n)
return numpy_array
Вот первый тест, который я выполняю для своей функции.
create_data(10, np.random.RandomState(seed=23))
Мне нужен вывод для этого точного массива.
[0.66698806, 0.02581308, -0.77761941, 0.94863382, 0.70167179,
-1.05108156, -0.36754812, -1.13745969, -1.32214752, 1.77225828]
Мой вывод все еще полностью случайный, и я не совсем понимаю, что вызывает вызов RandomState с семенем, чтобы создать вышеприведенный массив, а не быть полностью случайным. Я знаю, что мне нужно использовать переменную rand_gen в моей функции, но я не знаю, где и я думаю, потому что я просто не понимаю, что она пытается сделать.
Определить numpy_array = rand_gen.randn(n)
Я думаю, что вопрос, который вы задаете, касается псевдослучайных чисел и воспроизводимых рандомов.
Реальные случайные числа производятся с непредсказуемыми данными реального слова, такими как просмотр лавовых ламп, в то время как псевдослучайные числа создают длинную последовательность чисел, которая кажется случайной.
Основным алгоритмом является:
Фокус в том, что указание одного и того же семени означает, что вы получаете одну и ту же последовательность каждый раз. Вы можете установить это с помощью numpy.random.seed()
а затем получить одну и ту же последовательность каждый раз.
Надеюсь, это вопрос, который вы задавали.
rand_gen
в своей функции? Похоже, вы создаете затравочный генератор, а затем просто по умолчанию возвращаетесь к стандартному модулю ГСЧ