Cordiales Saludos
Comencemos... Como siempre, importamos nuestra librería numpy Para comenzar los ejercicios de esta publicación.
Continuación de Creación de Arreglos de forma dinámica
randint
En los ejercicios anteriores, generábamos una serie de números. En esta oportunidad generaremos sólo un número aleatorio, de tipo entero en este caso se generó en número 3.
En este ejercicio se generan 4 elementos aleatorios entre el 0 y el 10
Choice
Con choice se selecciona o se escoge uno de los valores de la lista. En este caso tenemos una lista [74, 24, 56, 89] y al ejecutar la sentencia se escogió el numero 56.
shuffle
Podemos mezclar una serie de valores dados, es como barajar, aparecerán todos los valores pero de otra manera (desordenado con respecto a los valores originales). Cabe destacar que se modifica el array original.
Permutation
Aquí se genera una permuta de la lista original. La lista original no se modifica.
default_rng
Con default_rng generamos los números aleatorios a través de una semilla.
En este ejercicio se generan 4 números comprendidos entre 0 y 100.
Otra forma de hacer el ejercicio anterior
También se puede hacer de esta forma
linspace
Con linspace se generan los números de forma espaciada dentro de un intervalo o rango
rand
Con rand generaremos un número aleatorio entre 0 y 1
Para finalizar pi y la Constante de Euler.
Hasta aquí nuestra publicación. Siempre recomiendo que practiques haciendo tus propios ejercicios o cambiando los valores de los ejercicios que se realizaron en esta publicación.
Aquí el link de los últimos ejercicios
Nos volveremos a encontrar la próxima semana.
Ampliando conocimientos
Entremos a nuestro entorno virtual y luego a jupyter lab
Veremos otra forma de crear nuestros cuadernos de trabajo.
Una vez ejecutado jupyter lab, seleccionamos file/new/Notebook
Se genera automáticamente un nuevo cuaderno.
Vamos a guardarlo en file/Save Notebook As...
Colocamos el nombre y Listo!
Todo listo para trabajar!
Actualizando el repositorio
Este apartado te permite practicar git. Poco a poco de darás cuenta de la utilidad y lo importante para trabajar en este mundo de la programación e informática.
Para ver todas la publicaciones del Curso de Data Science, puedes entrar a:
📍 https://siraquino.github.io/pythoncumanes/datascience.html
Todos a programar!
Rafael Aquino
Bogotá / Colombia
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