[Python] Numpy 난수 생성 (Random)

1. np.random.rand(m,n)

0~1의 균일분포 표준 정규분포 난수를  matrix array(m,n) 형태로 생성

import numpy as np

np.random.rand(6)
# array([0.43370799, 0.86829053, 0.43087038, 0.20789529, 0.41183189, 0.40093899])

np.random.rand(2,3)
# array([[0.69712992, 0.32758099, 0.20567256],
#       [0.62130179, 0.64666152, 0.71468473]])

숫자를 하나만 입력하면 1차원 배열 형태로 생성됨

 

2. np.random.randn(m,n)

평균이 0, 표준편차 1인 가우시안 표준 정규분포 난수를 matrix(m,n)형태로 생성

np.random.randn(4)
# array([-0.41143005,  0.52455404,  0.2193374 ,  1.58083578])

np.random.randn(2,4)
# array([[ 0.54727886,  1.02628151, -0.93502847, -0.65923374],
#        [ 2.9750309 ,  0.33535613, -0.2068257 ,  1.51217218]])

 

 

3. np.random.randint(m,n,k)

시작 ~ n-1 사이의 랜덤 숫자를 k개 뽑음

np.random.randint(3,11,2)
# array([4, 7])

np.random.randint(3,11)
# 3

마찬가지로 k인수를 입력하지 않으면 숫자 1개만 생성함

 

 

4. np.random.standard_normal()

표준정규분포로부터 샘플링 된 난수를 반환함

randn()과 비슷하지만, 튜플을 인자로 받음

np.random.standard_normal(1,3)

# TypeError: standard_normal() takes at most 1 positional argument (2 given)

np.random.standard_normal(2)
# array([ 1.53386505, -0.59942005])

np.random.standard_normal((2,3))
# array([[-1.53569412, -0.83581106, -1.09411571],
#        [-0.38692089, -0.66502681,  2.48339435]])

튜플 형식이 아닌 인자를 받으면 에러

 

 

5. np.random.normal(n,m,k)

정규분포로부터 샘플링된 난수 반환

N(m,m**2)으로부터 얻은 난수 k개 반환

np.random.normal(1.5, 1.5, 4)
# array([0.29619501, 2.52406325, 2.95366161, 0.02574515])

np.random.normal(3.0, 4.0, (2, 3))
# array([[ 3.61677682,  1.5624253 , -0.89876034],
#       [ 5.42376827, -4.44813517,  5.60946705]])

 

 

 

6. np.random.random.sample()

0~1 범위에서 샘플링 된 임의의 실수를 반환

np.random.random_sample((2,3))
# array([[0.51829587, 0.15548231, 0.21444834],
#       [0.41911137, 0.40374473, 0.72714865]])

 

 

 

7. np.random.choice()

주어진 1차원 array로부터 임의의 샘플을 생성

np.random.choice(5,4)
# array([4, 1, 3, 3])
# np.arange(5)에서 뽑은 4개의 샘플을 1차원 array로 반환

np.random.choice(5,(2,3))
# array([[2, 1, 3],
#       [3, 0, 2]])
# np.arange(5)에서 뽑은 (2,3)형식의 array로 반환