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import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Beispiel  mit TORCH   ergibt  direkt auswertbare  Daten  hier mit  1000 simulierten Endwerten
# plus  zusätzlicher Erweiterung der Datenmengen 

simulation_results = torch.randn(1000) * 10 + 50 # Beispiel-Daten
print("In diesem Tensor  sind die  Einzelwerte  durch Kommata getrennt : " )  
print("und deshalb für eine Weiterverarbeitung direkt verwendbar            : " , simulation_results)

# Tensor in NumPy-Array konvertieren
results_np = simulation_results.numpy()   
print("Nach  der Transformation  in einen numpy-array ")
print("ist das (ohne Kommata ) nicht mehr möglich :" , results_np)

# Histogramm plotten
plt.hist(results_np, bins=50, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('Monte-Carlo-Simulation: Verteilung der Ergebnisse')
plt.xlabel('Wert')
plt.ylabel('Häufigkeit')
plt.axvline(np.mean(results_np), color='r', linestyle='--', label=f'Mittelwert: {np.mean(results_np):.2f}')
plt.legend()
plt.show()

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import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Anzahl der Datenpunkte
n_samples = 100

# Feature (x) generieren: Zufällige Werte
# Wir verwenden torch.randn für eine Normalverteilung
x = torch.randn(n_samples, 3) * 10
print(x)
# Rauschen generieren
noise = torch.randn(n_samples, 1) * 2

# Target (y) generieren: y = 2*x + 5 + Rauschen (lineare Beziehung)
y = 2 * x + 5 + noise

# Visualisierung (optional)
# plt.scatter(x.numpy(), y.numpy())
# plt.xlabel("X")
# plt.ylabel("Y")
# plt.title("Synthetische Daten mit PyTorch")
# plt.show()

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import torch

torch.manual_seed(42) # Setzt den Seed für den CPU-Zufallszahlengenerator
matrix_a = torch.rand(4, 4,2)

torch.manual_seed(42)
matrix_b = torch.rand(6, 6,3)

print("Matrix A (mit Seed 42):\n", matrix_a)
print("Matrix B (mit demselben Seed 42):\n", matrix_b)
# matrix_a und matrix_b werden identisch sein

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