Numpy를 사용하여 난수를 생성하는 간단한 튜토리얼

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풀어 주다: 2024-01-26 08:12:14
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Numpy를 사용하여 난수를 생성하는 간단한 튜토리얼

numpy를 사용하여 난수를 생성하는 방법을 가르쳐주세요.

Numpy는 풍부한 수치 처리 기능과 도구를 제공하는 Python의 수학 라이브러리입니다. 일반적으로 사용되는 기능 중 하나는 난수를 생성하는 기능으로, 시뮬레이션 실험, 데이터 분석, 기계 학습 등의 영역에서 유용합니다.

이 글에서는 numpy를 사용하여 난수를 생성하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

먼저 numpy 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install numpy
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설치가 완료된 후 아래 단계에 따라 numpy를 사용하여 난수를 생성할 수 있습니다.

1단계: numpy 라이브러리 가져오기

먼저 numpy 라이브러리를 가져와야 합니다. 이를 달성하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

import numpy as np
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2단계: 무작위 정수 생성

numpy의 무작위 모듈을 사용하여 무작위 정수를 생성할 수 있습니다. 다음 코드는 임의의 정수를 생성하는 방법을 보여줍니다.

random_int = np.random.randint(low, high, size)
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그 중 low는 임의의 정수의 하한을 나타내고, high는 임의의 정수(제외)의 상한을 나타내며, size는 생성된 임의의 정수의 수를 나타냅니다.

예를 들어, 0에서 9(9 제외) 범위의 값으로 임의의 정수를 생성하려는 경우 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

random_int = np.random.randint(0, 9, 1)
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3단계: 임의의 부동 소수점 숫자 생성

또는 다음 코드를 사용할 수도 있습니다. numpy를 사용하세요.random 모듈은 임의의 부동 소수점 숫자를 생성합니다. 다음 코드는 부동 소수점 난수를 생성하는 방법을 보여줍니다.

random_float = np.random.uniform(low, high, size)
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그 중 low는 부동 소수점 난수의 하한을 나타내고, high는 부동 소수점 난수의 상한을 나타내며, size는 생성된 난수 부동 소수점 수를 나타냅니다. 포인트 번호.

예를 들어, 0에서 1 사이의 값을 갖는 임의의 부동 소수점 숫자를 생성하려는 경우 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

random_float = np.random.uniform(0, 1, 1)
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4단계: 임의 배열 생성

numpy의 임의 모듈을 사용할 수도 있습니다. 무작위 배열을 생성합니다. 다음 코드는 무작위 배열을 생성하는 방법을 보여줍니다.

random_array = np.random.random(size)
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여기서 크기는 생성된 무작위 배열의 모양을 나타냅니다.

예를 들어 모양 (3, 3)의 무작위 배열을 생성하려는 경우 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

random_array = np.random.random((3, 3))
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5단계: 난수 시드 설정

생성된 무작위가 생성되었는지 확인하려면 숫자는 재현 가능합니다. 즉, 실행될 때마다 동일한 난수가 생성되며 난수 시드를 설정할 수 있습니다. 다음 코드는 난수 시드를 설정하는 방법을 보여줍니다.

np.random.seed(seed)
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여기서 시드는 난수 시드의 값을 나타냅니다.

예를 들어 생성되는 난수가 매번 동일하다는 것을 보장하려면 다음 코드를 사용하면 됩니다.

np.random.seed(0)
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이렇게 하면 코드를 실행할 때마다 동일한 난수가 생성됩니다.

위는 numpy를 사용하여 난수를 생성하는 기본 단계와 코드 예제입니다. 이 글이 numpy에서 제공하는 난수 함수를 이해하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다!

위 내용은 Numpy를 사용하여 난수를 생성하는 간단한 튜토리얼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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