Python Numpy 강좌 : 제 10강 - 난수

무작위 선택

import numpy as np

np.random.seed(76923)

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
b = np.random.choice(a, 5, replace=False, p=[0, 0, 0, 0, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.8])

print (b)

결과

[9 5 6 7 8]

numpy.random.seed(n)을 이용하여 임의의 시드를 생성할 수 있습니다. 시드 값에 따라 난수와 흡사하지만 항상 같은 결과를 반환합니다.

numpy.random.choice(배열, n, replace=True, p=None)을 이용하여 배열에서 n개의 값을 선택하여 반환할 수 있습니다.

replace를 True로 사용할 경우, 값이 중복되어 선택되 반환될 수 있습니다. False로 사용할 경우, 값이 중복되지 않습니다.

p를 이용하여 각 데이터가 선택될 확률을 설정할 수 있습니다. p 배열의 길이는 항상 배열의 길이와 같아야합니다.

p값들의 총합은 항상 1이여야 하며, replace를 False로 사용할 경우, 값이 중복되지 않기 때문에 n개 이상 0의 값과 달라야합니다.

난수 발생

import numpy as np

np.random.seed(76923)

a = np.random.rand(2, 2)
b = np.random.randn(2, 2)
c = np.random.randint(1, 3, (2, 2), dtype=int)

print(a)
print(b)
print(c)

결과

[[0.76367992 0.87641303]
[0.53095238 0.38451373]]
[[-0.15929049 -0.07981017]
[ 1.73777738 -0.47496771]]
[[1 1]
[2 1]]

numpy.random.rand(n, m, ...)을 이용하여 다차원 무작위 배열을 생성할 수 있습니다.

numpy.random.randn(n, m)을 이용하여 표준 정규 분포에서 무작위 배열을 생성할 수 있습니다.

numpy.random.randint(low, high, (n, m), dtype=None)을 이용하여 low ~ high-1 사이의 무작위 (n, m) 크기정수 배열을 반환합니다.

import numpy as np

np.random.seed(76923)

a = np.random.random((2, 3))
b = np.random.sample((2, 3))

print(a)
print(b)

결과

[[0.76367992 0.87641303 0.53095238]
[0.38451373 0.2777934 0.05650517]]
[[0.44143693 0.7142663 0.54434277]
[0.74534435 0.89561778 0.36096285]]

numpy.random.random((n, m))과 numpy.random.sample((n, m))를 이용하여 0.0 ~ 1.0 사이의 무작위 (n, m) 크기 배열을 반환합니다.

난수 발생

import numpy as np

np.random.seed(76923)

a = np.random.uniform(1, 2, (2, 2))
b = np.random.lognormal(3, 1, (2, 2))
c = np.random.laplace(0, 1, (2, 2))

print(a)
print(b)
print(c)

결과

[[1.76367992 1.87641303]
[1.53095238 1.38451373]]
[[ 17.12791367 18.54480749]
[114.18014024 12.4912986 ]]
[[ 0.09286726 0.67469586]
[ 1.56654873 -0.32583306]]

numpy.random.uniform(low, high, size)를 이용하여 low~high 사이의 균일한 분포의 무작위 배열을 반환합니다.

numpy.random.lognormal(mean, sigma, size)를 이용하여 평균과 시그마를 대입한 로그 정규 분포의 무작위 배열을 반환합니다.

numpy.random.laplace(loc, scale, size) : μ와 λ를 대입한 라플라스 분포의 무작위 배열을 반환합니다.