numpy 무지렁이

numpy : 배열 바꾸기에 사용

import numpy as np

np.random.seed(42) : 난수의 시드(seed)를 설정해주는 과정

컴퓨터에서 발생한 랜덤값은 무작위 수가 아님.

특정 시작 숫자값(=시드)을 정해주면 정해진 알고리즘에 따라 난수처럼 보이는 수열을 생성하는 것.

 

np.linspace(start, stop, num) : 숫자로 된 시퀀스를 생성하는 함수

시작점과 종점 간격 내에서 내 일정 간격을 둔 브레이트포인트 개수만큼의 시퀀스를 반환

간격은 설정한 브레이크포인트 개수에 따라 달라짐

print(np.linspace(0, 10, 3))

시작 = 0, 끝 = 10, 원하는 브레이크포인트 개수 = 3 이므로 

>> [ 0.  5. 10.]

random 모듈 3가지 비교

np.random.randint() : 균일분포의 정규 난수 1개 생성

np. random.rand(a,b) : 0부터 1까지 균일 분포에서 난수 matrix array 생성

np.random.randn() : 평균 0, 표준편차 1의 가우시안 표준 정규분포에서 난수 matrix array 생성

#randint
np.random.randint(3) #0부터 (3-1)까지 랜덤한 숫자 1개
np.random.randnt(5,9) #5부터 9까지 랜덤한 숫자 1개

#rand
np.random.rand(4) #0~1의 표준정규분포 기반 난수 matrix array(4,1) 형성
np.random.rand(2,3) #matrix array(2,3) 형성 (2행 3열)

>>

array([[0.09727288, 0.70398924, 0.73553184],

[0.4661909 , 0.28404487, 0.48767333]])

#randn
np.random.randn(4) #평균 0, 표준편차 1의 가우시안 표준정규 분포 기반 난수 matrix array(4,1) 형성
np.random.randn(2,3) #matrix array(2,3) 형성 (2행 3열)

>>

array([[-1.56728658, 1.98683986, -0.72453748],

[-0.6904267 , 0.13519753, 0.20924747]])