NumPy는 파이썬에서 데이터 과학 및 수치 연산을 위한 핵심 패키지입니다. NumPy는 다양한 수학적 연산을 수행하는 다차원 배열을 제공하며, 난수 생성도 그 중 한 가지 기능입니다.

난수 생성은 데이터 분석, 시뮬레이션, 테스트 등 다양한 분야에서 사용되며, NumPy는 이를 위해 다양한 난수 생성 함수를 제공합니다.

난수 생성 함수

NumPy에서는 다음과 같은 난수 생성 함수가 제공됩니다:

• numpy.random.rand: 0과 1 사이의 균일 분포에서 난수를 생성합니다.
• numpy.random.randn: 표준 정규 분포에서 난수를 생성합니다.
• numpy.random.randint: 정수 난수를 생성합니다.
• numpy.random.random_sample: 0과 1 사이의 난수를 생성합니다.
• numpy.random.choice: 주어진 배열에서 무작위로 샘플을 선택합니다.

예시 코드

아래는 NumPy를 사용하여 난수를 생성하는 간단한 예시 코드입니다:

import numpy as np

# 0과 1 사이의 난수 생성
random_nums = np.random.rand(3, 3)
print(random_nums)

# 표준 정규 분포에서 난수 생성
random_nums = np.random.randn(3, 3)
print(random_nums)

# 1부터 10까지의 정수 난수 생성
random_nums = np.random.randint(1, 11, size=(3, 3))
print(random_nums)

# 0과 1 사이의 난수 생성
random_nums = np.random.random_sample((3, 3))
print(random_nums)

# 주어진 배열에서 무작위로 샘플 선택
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
random_sample = np.random.choice(arr, size=3, replace=False)
print(random_sample)

결론

NumPy는 데이터 과학에서 난수 생성을 위한 다양한 함수를 제공하여 효율적인 데이터 분석 및 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 위 예시 코드를 활용하여 다양한 용도에 맞는 난수를 생성해보세요.