(numpy) random과 관련된 함수

np.random.normal (x, y, z)

범위안의 값을 랜덤으로 생성한다, 이 때 매개변수의 의미는 x: 범위의 시작값, y : 범위의 끝 값, z : 요소의 개수 이다. 

예시)

import numpy as np

a = np.random(np.random.normal(1, 10, 3)
print(a)

>>> [14.03268414 -5.36156989  7.73318699]

 

np.random.randint (x, y, size)

범위안에 있는 정수 값을 랜덤으로 지정된 배열의 크기만큼 생성한다. 이 때 x와 y값은 범위의 시작과 끝값이며 size는 array의 크기를 의미한다.

예시)

import numpy as np

a = np.random.randint(5,10,size = (2,4))
print(a)

>>> [[8 8 6 8]
 [8 5 6 9]]

 

np.random.seed(num)

간혹 랜덤값을 저장해야 하는 경우가 있을 것이다. 그래서 seed함수를 통해 해당 랜덤값에 번호를 지정해 준 뒤 매칭된 번호를 불러와 이전에 나왔던 랜덤값을 불러올 수 있다.

예시)

import numpy as np

a = np.random.seed (100)
a = np.random.random((2,2))
print(a)

>>> [[0.54340494 0.27836939]
 [0.42451759 0.84477613]] 

 

이제 seed가 100인 랜덤값은 위의 값으로 고정된 값이 나온다. 

 

np.random.rand (size)

0부터 1까지의 난수를 반환한다. size는 배열의 크기를 의미하며 0부터 1사이의 소수가 반환된다. 

예시)

import numpy as np

a = np.random.rand(3)
print(a)

>>> [0.45882395 0.81897695 0.86936336]

 

np.random.random((size))

0부터 1까지의 난수를 반환한다. 위에서 언급한 rand와 같지만 매개변수가 random은 1개이고(괄호로 묶어야 하지만)  rand함수는 괄호로 묶지 않아도 된다. 

예시)

import numpy as np

a = np.random.random(3)
print(a)

>>> [0.94174582 0.50969734 0.73292331]