NumPy 난수 생성 방법에 대한 심층 분석

numpy 난수 생성 방법에 대한 자세한 설명

numpy는 배열과 행렬을 처리하는 많은 함수를 포함하는 Python의 중요한 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다. 그 중 하나가 바로 다양한 종류의 난수를 쉽게 생성할 수 있는 난수 생성 기능입니다. 이 글에서는 numpy의 난수 생성 방법을 자세히 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. numpy.random.rand()
   이 함수는 0을 포함하지만 1을 제외한 0과 1 사이의 값 범위를 사용하여 지정된 크기의 균일하게 분포된 난수를 생성할 수 있습니다. 다음은 코드 예입니다.

   import numpy as np
   
   # 生成一个2x3的均匀分布随机数矩阵
   arr = np.random.rand(2, 3)
   print(arr)

   출력 결과:

   [[0.34537909 0.43261776 0.78323571]
    [0.99208808 0.44671096 0.19721267]]

2. numpy.random.randn()
   이 함수는 지정된 크기의 표준 정규 분포 난수, 즉 평균이 0이고 양수인 양수를 생성할 수 있습니다. 1 State 분산 난수의 표준 편차입니다. 다음은 코드 예시입니다.

   import numpy as np
   
   # 生成一个1x5的标准正态分布随机数数组
   arr = np.random.randn(1, 5)
   print(arr)

   출력 결과:

   [[-0.21346802 -0.65486627 -0.80993532  1.30767345 -0.51662313]]

3. numpy.random.randint()
   이 함수는 지정된 범위 내에서 정수 난수를 생성할 수 있으며, 값의 상한과 하한을 지정할 수 있습니다. 범위. 다음은 코드 예입니다.

   import numpy as np
   
   # 生成一个1x5的整数随机数数组，范围在0和10之间
   arr = np.random.randint(0, 10, size=(1, 5))
   print(arr)

   출력 결과:

   [[3 9 1 8 6]]

4. numpy.random.choice()
   이 함수는 주어진 요소 집합에서 하나 이상의 요소를 무작위로 선택할 수 있으며 선택 항목 수를 지정할 수 있습니다. . 다음은 코드 예입니다.

   import numpy as np
   
   # 从列表中随机选择2个元素
   arr = np.random.choice(['apple', 'banana', 'orange', 'pear'], size=2)
   print(arr)

   출력 결과:

   ['banana' 'apple']

위의 예를 통해 numpy는 다양한 필요에 따라 다양한 유형의 난수를 생성할 수 있는 다양한 편리한 난수 생성 방법을 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 난수 생성 방법은 과학 컴퓨팅, 기계 학습, 통계 분석 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 이러한 방법을 이해하고 익히는 것은 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅 프로그래밍 작업에 큰 도움이 됩니다.

위 내용은 NumPy 난수 생성 방법에 대한 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!