[numpy] random 기초 정리

random은 자주 쓰이긴 하지만, 딱히 기억이 잘 나지 않는다. 그래서 따로 정리해 두려고 한다. 기본적으로 아래와 같이 numpy를 불러오자.

 

 

import numpy as np

 

 

기본적으로 Random sampling을 하기위해서는 무작위로 숫자를 뽑기보단 정규분포나 균등분포에 해당하는 값을 자주 뽑아서 사용한다. 그래서 우선 정규분포와 균등분포의 랜덤값을 뽑는 방식을 사용해 보자.

 

 

균등분포(random.uniform)

균등분포란 분포가 특정 범위 내에서 균등하게 나타나 있을 경우이다. 코드는 아래와 같다.

 

x = np.random.uniform(0, 1, 100)
x.mean() # 0.4603131627939298


plt.plot(x)
plt.show()

 

인자는 최소값, 최대값, 개수 순서로 넣어주면 된다..

 

결과 값을 보면 0과 1사이의 값으로 균등하게 분포되어 있는 것을 확인할 수 있다.

 

정규분포(random.normal)

정규분포로 만드는 방법은 아래와 같다.

 

 

x = np.random.normal(0, 1, 100)
x.mean()  # -0.14046871685047665

plt.plot(x)
plt.show()

 

 

인자의 순서는 평균, 표준편차, 데이터 개수 순서로 Parameter를 입력해준다.

 

그림을 보면 0을 기준으로 정규분포로 분포되는것을 볼 수 있다.