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

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

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)

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)

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)

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)

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)

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))

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)

여기서 시드는 난수 시드의 값을 나타냅니다.

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

np.random.seed(0)

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!