🎲 Для аналитика данных встроенная библиотека "random" в Python предлагает несколько полезных методов для работы со случайными числами.

⚒️ Рассмотрим самые полезные методы и примеры их использования.

🎬 Для начала необходимо импортировать библиотеку:

import random

1️⃣ random(): Возвращает случайное число с плавающей запятой в диапазоне от 0 до 1.

⚒️ Пример: Имитация результата подбрасывания монетки, где вероятность выпадения орла и решки 0.5.

coin_toss = random.random()

if coin_toss < 0.5:
outcome = 'Heads'
else:
outcome = 'Tails'

print(outcome)

Output: Tails

2️⃣ randint(a, b): Возвращает случайное целое число между a и b (включительно).

⚒️ Пример: Генерация случайных идентификаторов клиентов в пределах заданного диапазона.

random_integer = random.randint(1, 10)

print(random_integer)

output: 8

3️⃣ randrange(start, stop[, step]): Возвращает случайно выбранный элемент из диапазона(start, stop, step).

⚒️ Пример: Случайный выбор числа в рамках интервала для генерации синтетических данных.

random_element = random.randrange(0, 100, 5)

print(random_element)

output: 70

4️⃣ choice(seq): Возвращает случайно выбранный элемент из последовательности.

⚒️ Пример: Имитация случайного выбора в пределах заданного диапазона.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'durian']

random_fruit = random.choice(fruits)

print(random_fruit)

output: durian

5️⃣ choices(population, weights=None, k=1): Возвращает список из k случайно выбранных элементов из совокупности с необязательным взвешиванием.

⚒️ Пример: Проведение опроса с использованием метода стратифицированной выборки.

subgroups = ['A', 'B', 'C', 'D']

weights = [0.2, 0.3, 0.3, 0.2]

random_sample = random.choices(subgroups, weights=weights, k=100)

print(random_sample)

output: ['B', 'B', 'B', 'C', 'B', 'C'…

6️⃣ sample(population, k): Возвращает список с k уникальными случайно выбранными элементами из совокупности.

⚒️ Пример: Создание случайной выборки данных из большого набора данных для предварительного анализа.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

random_sample = random.sample(numbers, k=4)

print(random_sample)

output: [10, 5, 3, 1]

7️⃣ shuffle(x): Случайным образом перетасовывает элементы в списке x. Список изменяется.

⚒️ Пример: Произвольное изменение порядка строк набора данных или перемешивание карт в колоде.

cards = ['A', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'J', 'Q', 'K']

random.shuffle(cards)

print(cards)

output: ['3', '8', '2', '10', 'K', '7', 'Q', '9', 'J', 'A', '6', '4', '5']

8️⃣ uniform(a, b): Возвращает случайное число с плавающей запятой между a и b, где a - нижняя граница, а b - верхняя граница.

⚒️ Пример: Генерирование случайных цен в пределах заданного диапазона для моделирования ценообразования или создание синтетических данных с непрерывными переменными.

random_float = random.uniform(0.0, 1.0)

print(random_float)

output: 0.294

✒️ А как вы еще использовали использовали библиотеку random?

#python