Home › Roadmap › NumPy › Part 6

Random Module

📘 র‍্যান্ডম সংখ্যা ও সিমুলেশন।

🌐 Random numbers and simulation.

🔢 নামপাই🎚 Advanced📍 Part 6 / 6🧩 3 সাব-টপিক

🔢

ধারণা · Concept

কী এবং কেন

📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
র‍্যান্ডম সংখ্যা ও সিমুলেশন।

🌐 English:
Random numbers and simulation.

🗂 কোথায় পড়ে

২. ডেটা বিশ্লেষণ → নামপাই → Random Module

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Vectorised array math, broadcasting, linear algebra

🧰 টুলস

NumPy

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল

💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

সিমুলেশন, ডেটা ভাগ, মডেলের শুরুর ওজন—সবখানে র‍্যান্ডম সংখ্যা।

ধাপ 1
rng = np.random.default_rng(42) — seed দিলে প্রতিবার একই ফল
ধাপ 2
বিতরণ: rng.normal(0,1,100), rng.uniform, rng.integers
ধাপ 3
rng.choice দিয়ে নমুনা, rng.permutation দিয়ে এলোমেলো ক্রম
ধাপ 4
মন্টে কার্লো: হাজারবার সিমুলেশন করে সম্ভাবনা অনুমান

🧪 বাস্তব উদাহরণ

দুটি ছক্কায় যোগফল ৭ হওয়ার সম্ভাবনা: ১ লাখ সিমুলেশনে ≈ 0.167 (তাত্ত্বিক 1/6)।

⚠️ সাধারণ ভুল

seed না দেওয়ায় ফল পুনরুৎপাদন করা যায় না।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

randomseedMonte Carlosimulation

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক

6.1 np.random.default_rng6.1.1 আধুনিক জেনারেটর

6.2 বিতরণ6.2.1 normal6.2.2 uniform6.2.3 choice

6.3 seed6.3.1 পুনরুৎপাদনযোগ্য ফল

🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

🇧🇩 Anisul Islam ↗Bangla numpy ↗
🌐 freeCodeCamp ↗Keith Galli ↗

💻

হাতে-কলমে · Try it (NumPy)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter

import numpy as np
a=np.arange(12).reshape(3,4); print(a)
print("column means:",a.mean(axis=0)); print("a>5:",a[a>5])
print("broadcast +[10,20,30,40]:\n",a+np.array([10,20,30,40]))
rng=np.random.default_rng(42); print("random:",rng.normal(0,1,5).round(2))

❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. “আধুনিক জেনারেটর” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

2. “normal, uniform, choice” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

3. “পুনরুৎপাদনযোগ্য ফল” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts