<jupyter_start><jupyter_text>RandomNumPy possui diversas formas de criar arrays com números aleatórios.<jupyter_code>import numpy as np
# Retorna um array com as dimensões passadas como parâmetro com números aleatórios entre [0, 1)
np.random.rand(2, 3)
# Retorna um array com as dimensões passadas como parâmetro com números aleatórios de uma distribuição normal centrada em 0
np.random.randn(3, 2)
# Retorna um array de inteiros dentro do intervalo ['low', 'high') com as dimensões passadas como parâmetro
np.random.randint(
    low=0,
    high=50,
    size=(2, 4)
)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Array Methods<jupyter_code>np_arr = np.random.randint(0, 50, 12)
np_arr
# reshape: muda as dimensões do array, porém deve conter o mesmo número de elementos
np_mat = np_arr.reshape((3, 4))
np_mat
# Metrics - Retorna:
maximum = np_arr.max()      # maximo valor do array
max_loc = np_arr.argmax()   # índice do maximo
minimum = np_arr.min()      # mínimo valor do array
min_loc = np_arr.argmin()   # índice do mínimo

mean = np_arr.mean()        # média aritmética dos valores do array
std = np_arr.std()          # desvio padrão dos valores do array
soma = np_arr.sum()         # soma dos valores do array

print(f'''
maximum: {maximum};
max at: index {max_loc};
minimum: {minimum};
min at: index {min_loc};
mean: {mean};
std: {std};
sum: {soma};
shape: {np_arr.shape};
data type: {np_arr.dtype}
''')<jupyter_output>maximum: 43;
max at: index 1;
minimum: 2;
min at: index 8;
mean: 23.333333333333332;
std: 12.840906856172149;
sum: 280;
shape: (12,);
data type: int64
{'fraction_non_alphanumeric': 0.11040609137055837, 'fraction_numerical': 0.041243654822335024, 'mean_word_length': 4.513986013986014, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 8, '<?xml version=': 0, '>': 8, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 1, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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