Jangan salah lho Generator Random banyak digunakan dalam algoritma machine learning untuk inisiasi nilai bobot dan bias, nah adakalanya kita menjumpai kasus yang melibatkan pembangkitan bilangan random dengan nilai batasan / range yang telah ditentukan. Kalian cukup menggunakan function 
didalam Matlab.
Kalian pasti sudah sering menggunakan format penyimpanan data tabel dengan Excel yang terdiri dari baris dan kolom yang sudah banyak digunakan, ada juga format pertukaran yang bersifat terbuka seperti JSON, XML, SQLITE, CSV, dan yang lainnya. Kalau kalian menggunakan bahasa yang lain untuk menyimpan data menggunakan format binary atau disebut teknik serialisasi dan deserialisasi, maka di Matlab menggunakan format *.mat yang sangat mudah digunakan bahkan semua variabel yang ada di memory langsung bisa di save lho. Untuk versi R2009a keatas Matlab sudah dilengkapi dengan library seperti di Pandas (Python) yaitu readtable. Kalian ikuti saja point-point dibawah ini
Sebelumnya kalian telah belajar dasar-dasar pemrograman matlab yaitu Array, nah pada bagian ini kalian akan belajar mengenai function pada Matlab yang sangat berguna yaitu
Salah satu bagian terpenting dari bahasa Pemrograman Matlab yaitu operator perbandingan serta statement kondisi yang akan menentukan arah jalannya suatu logika algoritma yang digunakan serta penggunaan logika boolean.
Terasa bosan juga membuat aplikasi di Python berbasis CLI (command line interface), apalagi untuk orang yang terbiasa dengan aplikasi berbasis GUI (graphic user interface), maka di Python kalian bisa koq membuat aplikasi berbasis GUI menggunakan Tkinter sebagai code base nya yang telah di extend secara lebih baik. Kalian bisa install via PIP yaitu modul PySimpleGUI, berikut sketsa GUI nya yang dibuat sangat sederhana sesuai dengan judul diatas yaitu merge file pdf menjadi satu file. Pembuatan Sketsa bisa menggunakan Evolus Pencils yang ringan.
Bekerja dengan melibatkan banyak data seperti algoritma computer vision, machine learning yang harus disimpan variabelnya kedalam sebuah disk. Kasus yang melibatkan type data bersifat multidimensi seperti misalkan pada kasus machine learning yang menghasilkan sebuah bobot dalam bentuk matrix, hal ini tentu akan menyulitkan jika disimpan dalam bentuk database relational, tentu kita harus menyiapkan type data berupa struct, array, dan lainnya. Dalam python hal tersebut bisa menggunakan pickle (kalau di Matlab kalian bisa simpan data dalam format *.mat).
Menggunakan numpy sebagai operasi di Python sangat dimudahkan dalam urusan concatenate/join array dengan menggunakan function 
dan 
. Contohnya pada ilustrasi dibawah berikut ini
Pengacakan dataset secara random sangat perlu dilakukan agar proses pelatihan pada suatu algoritma machine learning menjadi robust. Karena ada suatu pertanyaan yang diajukan via email seperti berikut
Bekerja dengan dataset yang sangat besar ukurannya, perlu kecermatan. Terkadang dataset tersebut ada yang masih kosong dan untuk melakukan cek satu-persatu secara manual adalah pekerjaan harus dikurangi dan dihindari agar tidak terjadi human error, seperti dataset berikut: