What are some best practices for using NumPy's random sampling functions?

Несколько рекомендаций по использованию функций случайной выборки в NumPy:

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