Несколько рекомендаций по использованию функций случайной выборки в NumPy:

• Установить начальное значение (seed) для воспроизводимости. 25 Это позволит получать одну и ту же последовательность случайных чисел при разных запусках кода. 5 Для установки seed можно использовать функцию numpy.random.seed. 2
• Использовать большие уникальные числа. 4 Это повысит вероятность того, что начальное значение будет отличаться от других, и, следовательно, результаты будут статистически независимы. 4
• Использовать подходящий метод выборки. 2 Выбор метода зависит от характеристик данных и целей анализа. 2
• Проверять входные данные. 1 Нужно убедиться, что в качестве популяции выступает последовательность, а размер выборки меньше размера популяции, чтобы избежать ошибок. 1
• Обращаться к документации. 2 В ней описаны доступные функции случайной выборки и их параметры. 2
• Создавать генератор случайных чисел (RNG) в начале скрипта. 3 Затем использовать этот RNG в остальной части скрипта. 3