‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫ในวิดีโอที่แล้ว เราเห็นวิธีต่างๆ สองสามวิธีในการสร้างการแข่งขันของผู้ตัดสิน
‫คุณมีอาร์เรย์ตัวอย่าง ซึ่งจริงๆ แล้วอาจเป็นอาร์เรย์ธรรมดาก็ได้ แต่เรากำลังใช้อาร์เรย์
‫NP ส่งรายการตัวเลขไป
‫มีอีกอัน
‫หากเราต้องการสร้างอาร์เรย์ MP ที่มีเพียงอันเดียว เราก็สามารถส่งผ่านรูปร่างได้
‫และถ้าเราทำต่อไป ถ้าเราต้องการอาร์เรย์ศูนย์ เราก็สามารถใช้ศูนย์ NP ได้
‫ถ้าเราต้องการอาร์เรย์ที่อยู่ระหว่างช่วงของตัวเลขต่างๆ เช่น เริ่มต้นที่ศูนย์ หยุดที่สิบ
‫ขั้นตอนที่สอง
‫เราสามารถใช้ช่วง และถ้าเราต้องการอาร์เรย์ของตัวเลขสุ่ม เราก็มีทางเลือกสองสามทาง
‫เราได้ rand int สำหรับการคืนค่าจำนวนเต็มระหว่างช่วงใดช่วงหนึ่งหรือเรามีการสุ่มสุ่มสำหรับการส่งคืนตัวเลขระหว่างศูนย์และหนึ่งในรูปร่างที่แน่นอน
‫และเรารู้ได้อย่างไรว่าฟังก์ชั่นเหล่านี้ทำอะไร?
‫เราสามารถกด shift และ tab ได้ และนั่นจะคืนค่า docstring
‫ที่นี่เราสามารถเห็นการสุ่มกลับแบบสุ่มของ np การสุ่มลอยในช่วงครึ่งเปิด 0 ถึง 1 และใช้พารามิเตอร์ที่เรียกว่าขนาด
‫ซึ่งในกรณีของเราเราทำห้าและสามแล้ว
‫ห้าแถว สามคอลัมน์
‫เราจะเห็นได้ว่าพวกมันยอดเยี่ยม
‫เรายังพูดในวิดีโอก่อนหน้านี้ว่า numpy สร้างตัวเลขสุ่ม จริงๆ แล้วไม่ใช่การสุ่ม แต่คุณอาจเรียกใช้เซลล์นี้
‫ฉันได้เรียกใช้อันนี้ประมาณ 50 ครั้งคี่และทุกครั้งที่มีการสุ่มตัวเลขใหม่ขึ้นมา
‫แล้วตกลงว่าไง?
‫ให้อะไร แดเนียล?
‫ทำไม
‫ฉันคิดว่าตัวเลขเหล่านี้เป็นแบบสุ่ม
‫ดีคุณจะพูดถูก
‫พวกเขาดูสุ่มสำหรับเรา
‫แต่สิ่งที่พวกเขาเป็นคือตัวเลขสุ่มหลอก
‫และเราสามารถเห็นสิ่งนี้ได้โดยใช้เมล็ดสุ่มจำนวนมาก
‫ในตอนนี้ ตลอดความพยายามของแมชชีนเลิร์นนิง คุณอาจเห็นฟังก์ชันเล็กๆ น้อยๆ นี้เมื่อเริ่มต้นโน้ตบุ๊กหรือที่อื่นๆ
‫ไม่ว่า numpy อยู่ที่ไหน แพ็คเกจสุ่มจะถูกใช้
‫ตอนนี้ทำอะไรอยู่
‫แทนที่จะพูดถึงมัน?
‫เราจะมาดูกันว่ามันทำอะไรในทางปฏิบัติ
‫เลยขอแสดงความคิดเห็นไว้ก่อน
‫และเราจะสร้างอีกอันหนึ่ง
‫สุ่มอาร์เรย์เพื่อให้เราแน่ใจว่ามันไม่เหมือนกับที่เคยเป็นมาก่อนและจ่ายแบบสุ่ม
‫แรนด์ ไปกันเถอะ เราต้องการตัวเลขที่สูงถึงสิบจากขนาดห้าสาม
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราจะมาดูกันว่าสิ่งนี้ดูเหมือนอาร์เรย์สุ่มสำหรับอะไร
‫เราจะไปที่นั่น.
‫โอเค ตัวเลข
‫เหล่านี้อยู่ระหว่างศูนย์ถึงสิบ
‫ฉันได้ศูนย์ห้า
‫สวยงามขนาด.
‫นี่มันรูปร่างจริงๆ
‫ค่อนข้างสับสนกับ num pies
‫ว่าพารามิเตอร์ขนาดของการสร้างฟังก์ชันรังสีนี้จริง ๆ แล้วเป็นแอตทริบิวต์รูปร่าง
‫แต่ไม่เป็นไร
‫เราสามารถหาสิ่งเหล่านี้ได้
‫เราฉลาดพอที่จะทำอย่างนั้น
‫แต่ทุกครั้งที่เราวิ่งนี้ เราจะได้รับ
‫สิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นอาร์เรย์สุ่มใหม่
‫และสำหรับสิ่งที่เราดูอยู่ เราสามารถพิจารณาตัวเลขสุ่มนี้ทุกครั้ง
‫แต่ถ้าเราต้องการแบ่งปันสมุดบันทึกของเรากับคนอื่น และเราต้องการให้พวกเขาเรียกใช้เซลล์ของเราในสมุดบันทึก
‫ผ่านจากบนลงล่างและได้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันทุกประการกับสิ่งที่เราทำ เพื่อให้เราสามารถทำซ้ำการทดลองของเราได้
‫นั่นคือเวลาที่ numpy is random seed เข้ามา
‫มันช่วยให้เรายังคงสร้างตัวเลขสุ่ม แต่ตัวเลขสุ่มที่สามารถทำซ้ำได้
‫มาดูกันเลย
‫หากเราตั้งค่าสุ่มเมล็ดที่ด้านบนของเซลล์นี้เป็นศูนย์
‫ดังนั้นเราจึงสามารถไปที่แท็บ shift เพื่อรับพารามิเตอร์ seed เท่ากับบางอย่าง
‫เราก็สามารถตั้งค่านี้เป็นจำนวนใดก็ได้ที่เราต้องการ
‫เราจะดูที่วินาทีนั้น
‫ในกรณีนี้ เราจะตั้งค่าเป็นศูนย์
‫เราจะกด shift และ enter
‫เกิดอะไรขึ้น?
‫โหวตค่ะ
‫เดี๋ยว.
‫จำนวนของพวกเขาหยุดการเปลี่ยนแปลงกับเรา
‫แล้วถ้าเราแสดงความเห็นนี้ล่ะ?
‫พวกเขาเปลี่ยนไปแล้ว
‫ตกลง.
‫ดังนั้นสิ่งที่ฟังก์ชัน random seed ทำคือมันบอกว่า เฮ้ แย่จัง ฉันต้องการให้คุณสร้างตัวเลขสุ่ม
‫แต่ให้พวกมันอยู่ในแนวเดียวกับเมล็ด
‫ดังนั้นเมล็ดสุ่มจึงเป็นศูนย์
‫เราจะเห็นชุดค่าผสมนี้เสมอ
‫503503503 ฉันกำลังเรียกใช้เซลล์นี้
‫เราสามารถเห็นตัวเลขที่เพิ่มขึ้นที่นี่
‫ตอนนี้ใช้งานได้ไม่ว่าเมล็ดพันธุ์ของคุณจะเป็นอย่างไร
‫ดังนั้น 637637
‫เรายังตั้งค่าเป็น 999031031 ได้อีกด้วย
‫ฮะ?
‫ตอนนี้ มาลองอีกครั้งกับฟังก์ชันสุ่มอื่น
‫นั่นคือแรนด์อิน
‫บางทีเราไปที่นี่
‫มาสุ่มอาร์เรย์ห้ากันเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นแท็บสุ่มและ Shift ที่แตกต่างกัน
‫สิ่งนี้ใช้อะไร?
‫ขนาดเท่ากับบางสิ่งบางอย่าง
‫เราต้องการห้าและสาม
‫เราเพิ่มมุมมองอีกครั้ง
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫สุ่มอาร์เรย์ห้า
‫ตกลง.
‫ทุกครั้งที่เราเรียกใช้ตัวเลขใหม่นี้
‫ตกลง.
‫ทีนี้ลองใส่เมล็ดสุ่มที่นี่
‫เราควรทำอย่างไร?
‫ตัวเลขหนึ่งที่คุณคิด
‫คิดถึงเซเว่น
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เซเว่น.
‫เป็น.
‫ตัวเลขยังคงดูเหมือนสุ่มสำหรับฉัน แต่สิ่งที่สุ่ม C ทำคือจำได้ว่ามันบอกว่าตัวเลข เฮ้
‫สร้างตัวเลขสุ่มบางตัว
‫แต่ถ้าคุณเห็นฉากสุ่มและตั้งค่าเป็นเจ็ด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าฉากเหล่านั้นเหมือนกันทุกครั้งที่ตั้งค่าเมล็ดแบบสุ่มเป็นเจ็ด
‫ตอนนี้ถ้าเรารันโค้ดเดียวกันนี้
‫ในเซลล์ถัดไป
‫สุ่มห้าสุ่มเท่ากับสุ่มสุ่มห้าสาม
‫และเราต้องการที่จะพูดอีกครั้งและอธิษฐานห้า
‫แตกต่างที่นี่
‫ถ้าเราทำอย่างนี้ต่อไป ในที่สุดเราก็จะเข้าแถวกับเมล็ดพันธุ์สุ่ม
‫แต่เราไม่มีเวลาทำอย่างนั้น
‫ซื้อกลับบ้านที่นี่คืออะไร?
‫ตัวเลขที่คุณเห็น NumPy สร้างดูเหมือนสุ่ม แต่จริงๆ แล้วมันไม่ได้สุ่ม
‫เป็นตัวเลขสุ่มหลอก
‫ดังนั้นเมื่อใดก็ตามที่เราเรียกใช้ฟังก์ชันนี้โดยไม่มีการเรียกใช้ numpy seed สิ่งที่มันทำจริง ๆ คือการตั้งค่า
‫seed ให้เป็นแบบสุ่มทุกครั้งที่คุณรันสิ่งนี้
‫แต่ถ้าเราตั้งค่าเมล็ดพันธุ์ด้วยตนเอง เราจะได้ตัวเลขสุ่มแบบเดิมกลับมา
‫ประเด็นสำคัญคือตัวเลขเหล่านี้ดูเหมือนจะสุ่ม แต่จุดประสงค์หลักของการใช้เมล็ดสุ่มคือถ้าเราต้องการให้คนอื่นใช้สมุดบันทึกของเราและสร้างตัวเลขสุ่ม
‫แต่เป็นตัวเลขสุ่มเดียวกันกับเรา ดังนั้นจึงทำซ้ำการทดลองของเรา .
‫อย่างแน่นอน.
‫เราจะตั้งเมล็ดสุ่ม
‫ดังนั้น ถ้าคุณเห็น NP random seed นั่นคือสิ่งที่มันทำ
‫ทำให้แน่ใจว่าตัวเลขสุ่มในเซลล์ที่เรียกใช้จะเหมือนกันทุกครั้ง
‫โอเค ตอนนี้เราได้เห็นแล้วว่า
‫เราได้เห็นวิธีสร้างอาร์เรย์แล้ว
‫เราได้เห็นวิธีสร้างอาร์เรย์ด้วยตัวเลขสุ่มแล้ว
‫ลองดูว่าเราสามารถดูอาร์เรย์และเมทริกซ์ต่างๆ ได้อย่างไร
‫ดังนั้น พักสักหน่อย พยายามสร้างอาร์เรย์สุ่มเพิ่มเติม ฝึกกับ numpy, random seed
‫แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้า