‫مرحبًا بعودتك.
‫في الفيديو الأخير ، رأينا بعض الطرق المختلفة التي يمكننا من خلالها إنشاء سباق للحكم.
‫إذاً لديك عينة مصفوفة ، والتي يمكن أن تكون مجرد مصفوفة بسيطة ، لكننا نستخدم مصفوفة NP ،
‫ونمررها قائمة من الأرقام.
‫هناك واحد آخر.
‫إذا أردنا إنشاء مصفوفة MP من تلك فقط ، يمكننا تمرير شكل لها.
‫وإذا واصلنا المضي قدمًا ، إذا أردنا مصفوفة من الأصفار ، فيمكننا استخدام أصفار NP.
‫إذا أردنا مصفوفة تقع بين نطاق من الأرقام المختلفة ، على سبيل المثال ، تبدأ من الصفر ، وتتوقف عند عشرة ، وتتوقف
‫عند اثنين.
‫يمكننا استخدام نطاق وإذا أردنا مجموعة من الأرقام العشوائية ، فلدينا بعض الخيارات.
‫لدينا rand int لإرجاع الأعداد الصحيحة بين نطاق معين أو لدينا عشوائية عشوائية لإرجاع الأرقام
‫بين صفر وواحد من شكل معين.
‫وكيف نعرف ما تفعله هذه الوظائف؟
‫حسنًا ، يمكننا الضغط على Shift و Tab وهذا سيعيد سلسلة docstring.
‫هنا يمكننا أن نرى np عائدًا عشوائيًا عشوائيًا ، عوامات عشوائية في نصف الفترة المفتوحة من 0 إلى 1 ويأخذ معلمة تسمى الحجم
‫، والتي في حالتنا قمنا بعمل خمسة وثلاثة.
‫إذن خمسة صفوف وثلاثة أعمدة.
‫يمكننا أن نرى أنها رائعة.
‫الآن قلنا أيضًا في الفيديو السابق أن الأرقام العشوائية تولد أرقامًا عشوائية ، فهي ليست عشوائية في الواقع ، لكن ربما
‫تقوم بتشغيل هذه الخلية.
‫لقد قمت بتشغيل هذا حوالي 50 مرة غريبة وفي كل مرة تظهر أرقام عشوائية جديدة.
‫إذن ما هو الاتفاق؟
‫ما الذي يعطي يا دانييل؟
‫لماذا ا؟
‫أعتقد أن هذه الأرقام عشوائية.
‫حسنًا ، ستكون على حق.
‫تبدو عشوائية بالنسبة لنا.
‫لكن ما هي عليه حقًا هو أرقام عشوائية زائفة.
‫ويمكننا رؤية ذلك باستخدام البذور العشوائية غير المتقنة.
‫الآن ، خلال مساعيك في التعلم الآلي ، قد ترى هذه الوظيفة الصغيرة في بداية دفتر ملاحظات
‫أو في مكان ما على طول الخطوط.
‫أينما كان numpy ، يتم استخدام الحزمة العشوائية.
‫الآن ماذا يفعل هذا الآن؟
‫بدلا من الحديث عنها؟
‫سنرى ما يفعله بالمعنى العملي.
‫لذلك دعونا فقط نعلق على هذا في الوقت الحالي.
‫وسننشئ واحدة أخرى.
‫انتقل إلى المصفوفة العشوائية فقط حتى نتمكن من التأكد من أنها ليست هي نفسها التي كانت من قبل ودفعها عشوائيًا.
‫راند لنتحول إلى أرقام حتى عشرة بحجم خمسة ثلاثة.
‫رائع.
‫وبعد ذلك سنلقي نظرة على ما يبدو عليه هذا المصفوفة العشوائية.
‫هناك نذهب.
‫حسنًا ، أرقام.
‫هذه بين صفر وعشرة.
‫لدي صفر خمسة.
‫جميل الحجم.
‫حسنًا ، هذا حقًا شكل.
‫هذا مربك بعض الشيء مع الفطائر.
‫هل أن معلمة الحجم الخاصة بإنشاء وظيفة شعاع هي في الواقع سمة الشكل.
‫لكن هذا جيد.
‫يمكننا معرفة هذه الأشياء.
‫نحن أذكياء بما يكفي للقيام بذلك.
‫لكن في كل مرة إذا قمنا بتشغيل هذا ، فسنحصل عليه.
‫ما يبدو أنه مجموعة عشوائية جديدة.
‫ولما ننظر إليه ، يمكننا اعتبار هذه الأعداد العشوائية في كل مرة.
‫ولكن ماذا لو أردنا مشاركة دفتر ملاحظاتنا مع شخص آخر وأردنا منهم تشغيل خلايانا عبر دفتر ملاحظات ، والانتقال
‫من أعلى إلى أسفل والحصول على نفس النتائج تمامًا مثل ما فعلناه حتى نتمكن من إعادة إنتاج
‫تجاربنا.
‫هذا عندما تأتي numpy is random seed.
‫يسمح لنا بتوليد أرقام عشوائية ، لكن أرقام عشوائية قابلة للتكرار.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫إذا قمنا بتعيين البذور العشوائية في الجزء العلوي من هذه الخلية على صفر.
‫لذلك يمكننا الانتقال إلى علامة تبويب shift تأخذ معلمة ، البذور تساوي شيئًا.
‫إذن يمكننا ضبط هذا على أي عدد نريده.
‫سنلقي نظرة على ذلك ثانية.
‫في هذه الحالة ، سنضبطه على صفر.
‫سنضرب التحول والدخول.
‫ماذا حدث؟
‫اصوت.
‫يتمسك.
‫لقد توقفت أعدادهم عن التغير علينا.
‫الآن ، ماذا لو علقنا على هذا؟
‫لقد تغيروا.
‫تمام.
‫إذن ما تفعله وظيفة البداية العشوائية هو أنها تقول بشكل أساسي ، مرحبًا ، مرتبكًا ، أريدك أن
‫تنشئ أرقامًا عشوائية ، لكن اجعلها متماشية مع البذرة.
‫لذا فإن البذور العشوائية تساوي صفرًا.
‫سنرى دائمًا هذه المجموعة.
‫503503503 أنا أقوم بتشغيل هذه الخلية.
‫يمكننا أن نرى الأعداد ترتفع هنا.
‫الآن ، هذا يعمل بغض النظر عن بذورك.
‫إذن 637637.
‫يمكننا حتى ضبطه على 999031031.
‫هاه؟
‫الآن دعونا نحاول مرة أخرى مع وظيفة عشوائية أخرى.
‫كان ذلك راند كثافة العمليات.
‫ربما نذهب هنا.
‫دعنا ننتقل إلى المصفوفة العشوائية الخامسة فقط للتأكد من أنها مختلفة وعشوائية وعلامة تبويب التحول.
‫ماذا يأخذ هذا؟
‫الحجم يساوي شيئًا.
‫إذن نريد خمسة وثلاثة.
‫مرة أخرى ، نضيف وجهة نظر.
‫ماذا يحدث هنا؟
‫مجموعة عشوائية خمسة.
‫تمام.
‫في كل مرة نقوم بتشغيل هذه الأرقام الجديدة.
‫تمام.
‫الآن دعونا نضع بذرة عشوائية هنا.
‫ماذا علينا ان نفعل؟
‫رقم واحد تفكر فيه.
‫أفكر في سبعة.
‫هناك نذهب.
‫سبعة.
‫نكون.
‫لا تزال الأرقام تبدو عشوائية بالنسبة لي ، ولكن ما تفعله C العشوائية هو أن تتذكر أنها تقول الرقم ، مهلا
‫، تولد بعض الأرقام العشوائية.
‫ولكن إذا رأيت مشهدًا عشوائيًا وضبطه على سبعة ، فتأكد من أنهما متماثلان في كل مرة يتم فيها ضبط البذرة
‫العشوائية على سبعة.
‫الآن إذا قمنا بتشغيل نفس هذا الرمز بالضبط.
‫في الخلية التالية.
‫عشوائي خمسة يساوي أي عشوائي خمسة ثلاثة.
‫ونريد أن نقولها مرة أخرى ونصلي خمسة.
‫مختلف هنا.
‫إذا واصلنا العمل مع هذا ، فسنصطف في النهاية مع البذرة العشوائية.
‫لكن ليس لدينا الوقت للقيام بذلك.
‫إذن ما هو الوجبات الجاهزة هنا؟
‫حسنًا ، الأرقام التي تراها ، NumPy تولد عشوائية على ما يبدو ، لكنها في الواقع ليست عشوائية.
‫إنها أرقام عشوائية زائفة.
‫لذلك عندما نقوم بتشغيل هذه الوظيفة دون تشغيل البذور المعقدة ، فإن ما تفعله في الواقع هو إعداد البذرة لتكون
‫شيئًا عشوائيًا في كل مرة تقوم فيها بتشغيل هذا.
‫ولكن إذا قمنا بتعيين البذور يدويًا ، فسنحصل على نفس الأرقام العشوائية مرة أخرى.
‫الآن ، المهم هو أن هذه الأرقام تبدو عشوائية ، ولكن الغرض الرئيسي من استخدام البذور العشوائية هو إذا
‫أردنا أن يتمكن شخص آخر من استخدام دفتر ملاحظاتنا وتوليد أرقام عشوائية ولكن نفس الأرقام
‫العشوائية مثلنا وبالتالي إعادة إنتاج تجربتنا .
‫بالضبط.
‫سنضع بذرة عشوائية.
‫لذلك إذا رأيت بذرة NP العشوائية ، فهذا ما تفعله.
‫إنه التأكد من أن الأرقام العشوائية في الخلية التي تم تشغيلها هي نفسها في كل مرة.
‫حسنًا ، لقد رأينا ذلك الآن.
‫لقد رأينا كيفية إنشاء بعض المصفوفات.
‫لقد رأينا كيفية إنشاء مصفوفات بأرقام عشوائية.
‫لنلقِ نظرة على كيفية عرض المصفوفات والمصفوفات المختلفة.
‫لذا خذ قسطًا من الراحة ، وحاول إنشاء المزيد من المصفوفات العشوائية ، وتدرب حولها باستخدام بذور
‫عشوائية ، وسأراك في الفيديو التالي.