우리는 종종 랜덤한 값을 생성해야 할 때가 있습니다. 그러나 때때로 생성된 랜덤 값이 일정하게 유지되도록 설정해야 할 수도 있습니다. 이는 다른 연구자나 개발자와의 코드 재현성과 일관된 결과를 얻을 수 있는 중요한 요소입니다.

Python에서 이러한 작업을 위해 numpy 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

numpy는 과학적 계산을 위한 파이썬 패키지로, 난수 생성기도 포함되어 있습니다. 이러한 난수 생성기에는 범위 내에서 무작위로 값을 생성하는 몇 가지 함수가 있습니다. 그러나 우리는 이러한 값을 고정시키기 위해 시드(seed) 값을 설정할 수 있습니다.

랜덤 시드 설정 방법

numpy에서 난수 seed를 설정하는 것은 간단합니다. 다음은 난수 seed를 설정하는 예시 코드입니다:

import numpy as np

# 시드 값을 설정합니다
np.random.seed(42)

# 무작위로 정수 5개 생성
random_integers = np.random.randint(low=0, high=10, size=5)
print(random_integers)

# 무작위로 실수 3개 생성
random_floats = np.random.rand(3)
print(random_floats)

코드 설명

1. numpy에서 np로 라이브러리를 가져옵니다.
2. np.random.seed() 함수를 사용하여 시드 값을 설정합니다. 이 함수에 전달하는 인수는 정수입니다.
   • 여기서 우리는 42라는 임의의 시드 값을 설정했습니다.
3. np.random.randint() 함수를 사용하여 정수 범위 내에서 무작위로 값들을 생성합니다.
   • low와 high는 각각 범위의 최저값과 최대값을 나타냅니다.
   • size는 생성할 값의 개수를 나타냅니다.
4. np.random.rand() 함수는 0부터 1 사이의 범위에서 무작위로 실수 값을 생성합니다. 이때 size는 생성할 값의 개수입니다.

seed 설정의 이점

난수 seed를 설정하는 것의 주요 이점은 결과의 재현성입니다. 코드를 여러 번 실행하더라도 동일한 시드 값을 사용하면 결과는 항상 동일하게 유지됩니다.

이것은 다른 사람이 우리의 코드를 실행하거나, 우리가 시험을 위해 같은 값을 사용하거나, 또는 우리 스스로가 동일한 결과를 확인해야할 때 유용합니다.

종합

numpy에서 난수 seed를 설정하는 것은 코드의 일관성과 재현성을 유지하기 위해 중요한 작업입니다. 이를 통해 우리는 다른 사람들과의 협업이나 코드의 테스트 작업에서 항상 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.