‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda, bir hakem yarışı oluşturmanın birkaç farklı yolunu gördük.
‫Elinizde bir örnek dizi var, bu aslında basit bir dizi olabilir, ancak biz NP dizisini kullanıyoruz ve ona
‫bir sayı listesi aktarıyoruz.
‫Bir tane daha var.
‫Sadece birlerden oluşan bir MP dizisi oluşturmak istersek, ona bir şekil iletebiliriz.
‫Ve eğer devam edersek, bir sıfırlar dizisi istiyorsak, NP sıfırları kullanabiliriz.
‫Farklı sayılar arasında bir dizi isteseydik, örneğin sıfırdan başlar, onda durur, ikide
‫adım atar.
‫Bir aralık kullanabiliriz ve rastgele sayılardan oluşan bir dizi istersek, birkaç seçeneğimiz vardır.
‫Belirli bir aralıktaki tam sayıları döndürmek için rand int veya belirli bir şekle sahip sıfır ile bir arasındaki sayıları
‫döndürmek için random random'a sahibiz.
‫Peki bu işlevlerin ne işe yaradığını nereden biliyoruz?
‫Peki, shift ve tab tuşlarına basabiliriz ve bu docstring'i döndürecektir.
‫Burada np random rastgele dönüşünü görebiliriz, rastgele 0 ila 1 yarı açık aralığında kayar ve boyut adı verilen bir parametre
‫alır, ki bizim durumumuzda beş ve üç yaptık.
‫Yani beş satır, üç sütun.
‫Harika olduklarını görebiliyoruz.
‫Bir önceki videoda numpy'nin rastgele sayılar ürettiğini söylemiştik, aslında rastgele değiller, ancak bu hücreyi çalıştırıyor
‫olabilirsiniz.
‫Bunu yaklaşık 50 kez çalıştırdım ve her seferinde yeni rastgele sayılar ortaya çıktı.
‫Peki olay nedir?
‫Ne oluyor, Danielle?
‫Neden?
‫Bence bu sayılar rastgele.
‫Haklı olabilirsin.
‫Bize rastgele görünüyorlar.
‫Ancak gerçekte oldukları şey sözde rastgele sayılardır.
‫Ve bunu numpy rastgele tohum kullanarak görebiliriz.
‫Şimdi, makine öğrenimi çalışmalarınız boyunca, bu küçük işlevi bir not defterinin başında
‫veya satırlarda bir yerde görebilirsiniz.
‫Numpy'nin olduğu her yerde random paketi kullanılıyor.
‫Şimdi bu ne işe yarıyor?
‫Bu konuda konuşmak yerine?
‫Pratik anlamda ne işe yaradığını göreceğiz.
‫O yüzden şimdilik bunu yorumlayalım.
‫Ve bir tane daha yaratacağız.
‫Sadece bunun daha önce olduğu gibi aynı olmadığından ve rastgele ödendiğinden emin olabilmemiz için rastgele diziye gidin.
‫Rand, beş üç boyutunda ona kadar olan sayıları istiyoruz.
‫Harika.
‫Daha sonra bu rastgele dizinin neye benzediğine bir göz atacağız.
‫İşte oldu.
‫Tamam, sayılar.
‫Bunlar sıfır ile on arasındadır.
‫Bende sıfır beş var.
‫Güzel bir boyut.
‫Bu gerçekten şekil.
‫Num turtaları biraz kafa karıştırıcı.
‫Bu ışın oluşturma işlevinin boyut parametresi aslında şekil niteliğidir.
‫Ama sorun değil.
‫Bunları çözebiliriz.
‫Bunu yapabilecek kadar akıllıyız.
‫Ama her seferinde bunu çalıştırırsak, alacağız.
‫Yeni bir rastgele dizi gibi görünen şey.
‫Ve baktığımız şey için, bunu her seferinde rastgele sayılar olarak düşünebiliriz.
‫Peki ya not defterimizi bir başkasıyla paylaşmak istersek ve onun da hücrelerimizi bir not defteri üzerinde çalıştırmasını, yukarıdan aşağıya
‫doğru incelemesini ve bizim yaptığımızla tamamen aynı sonuçları elde etmesini istersek, böylece deneylerimizi
‫yeniden üretebiliriz.
‫İşte o zaman numpy rastgele tohumdur.
‫Hala rastgele sayılar üretmemizi sağlar, ancak tekrarlanabilir rastgele sayılar.
‫Bir bakalım.
‫Bu hücrenin üst kısmındaki rastgele tohumu sıfır olarak ayarlarsak.
‫Böylece shift tab bir parametre alır, seed bir şeye eşittir.
‫Yani aslında bunu istediğimiz herhangi bir sayıya ayarlayabiliriz.
‫Birazdan buna bir göz atacağız.
‫Bu durumda, sıfır olarak ayarlayacağız.
‫Shift ve enter'a basacağız.
‫Ne oldu?
‫Ben oy veriyorum.
‫Dur bakalım.
‫Sayıları artık değişmiyor.
‫Şimdi, bunu yorumlasak nasıl olur?
‫Değişmişler.
‫Tamam.
‫Rastgele tohum fonksiyonunun yaptığı şey aslında, hey numpy, senden rastgele sayılar yaratmanı istiyorum,
‫ama onları tohumla aynı hizada tutmanı istiyorum, demesidir.
‫Yani rastgele tohum sıfırdır.
‫Bu kombinasyonu her zaman göreceğiz.
‫503503503 Bu hücreyi çalıştırıyorum.
‫Burada rakamların yükseldiğini görebiliyoruz.
‫Bu, tohumunuz ne olursa olsun işe yarar.
‫Yani 637637.
‫Hatta 999031031 olarak bile ayarlayabiliriz.
‫Ha?
‫Şimdi başka bir rastgele fonksiyonla tekrar deneyelim.
‫Bu Rand Int'ti.
‫Belki buraya gideriz.
‫Farklı ve rastgele olduğundan emin olmak için rastgele dizi beş yapalım ve sekmeyi kaydıralım.
‫Bu ne kadar sürer?
‫Boyut bir şeye eşittir.
‫Yani beş ve üç istiyoruz.
‫Yine bir görünüm ekliyoruz.
‫Burada neler oluyor?
‫Rastgele dizi beş.
‫Tamam.
‫Her seferinde bu yeni rakamları çalıştırıyoruz.
‫Tamam.
‫Şimdi buraya rastgele bir tohum koyalım.
‫Ne yapmamız gerekiyor?
‫Düşündüğün bir numara.
‫Yedi tane düşünüyorum.
‫İşte oldu.
‫Yedi.
‫Öyle mi?
‫Sayılar bana hala rastgele gibi görünüyor, ancak rastgele C'nin yaptığı şey, sayıyı söylediğini hatırlamak,
‫hey, bazı rastgele sayılar üret.
‫Ancak rastgele sahneyi görürseniz ve yedi olarak ayarlanmışsa, rastgele tohum her yediye ayarlandığında aynı
‫olduklarından emin olun.
‫Şimdi aynı kodu çalıştırırsak.
‫Bir sonraki hücrede.
‫Rastgele ry beş, herhangi bir rastgele beş üçe eşittir.
‫Tekrar söylemek ve beş kez dua etmek istiyoruz.
‫Burası farklı.
‫Bu şekilde devam edersek, sonunda rastgele tohumla aynı hizaya geleceğiz.
‫Ama bunu yapacak zamanımız yok.
‫Peki buradaki çıkarım nedir?
‫Gördüğünüz sayılar NumPy tarafından rastgele üretiliyor gibi görünse de aslında rastgele değildir.
‫Bunlar sözde rastgele sayılar.
‫Yani bu fonksiyonu numpy seed çalıştırılmadan çalıştırdığımızda, aslında yaptığı şey bunu her çalıştırdığınızda
‫tohumu rastgele bir şey olarak ayarlamaktır.
‫Ancak tohumumuzu manuel olarak ayarlarsak, aynı rastgele sayıları geri alacağız.
‫Şimdi, önemli çıkarım, bu sayıların görünüşte rastgele olmasıdır, ancak rastgele tohum kullanmanın asıl amacı, başka birinin not defterimizi
‫kullanabilmesini ve rastgele sayılar üretebilmesini, ancak bizimle aynı rastgele sayıları üretebilmesini ve
‫böylece deneyimizi yeniden üretebilmesini istememizdir.
‫Aynen öyle.
‫Rastgele bir tohum belirleriz.
‫Yani NP rastgele tohum görürseniz, yaptığı şey budur.
‫Çalıştırıldığı hücredeki rastgele sayıların her seferinde aynı olduğundan emin oluyor.
‫Tamam, şimdi bunu gördük.
‫Bazı dizilerin nasıl oluşturulduğunu gördük.
‫Rastgele sayılarla dizilerin nasıl oluşturulduğunu gördük.
‫Farklı dizileri ve matrisleri nasıl görüntüleyebileceğimize bakalım.
‫Bu yüzden biraz ara verin, biraz daha rastgele diziler oluşturmaya çalışın, numpy, rastgele tohum ile pratik yapın
‫ve bir sonraki videoda görüşmek üzere.