[Numpy] 난수를 원소로 하는 ndarray 생성

numpy의 서브패키지인 random 패키지에서 제공하는 함수들
np.random.seed(정수) : 시드값 설정

1. np.random.seed(시드값)⭐

• 난수 발생 알고리즘이 사용할 시작값(시드값)을 설정
• 시드값을 설정하면 항상 일정한 순서의 난수(random value)가 발생한다.

  랜덤함수는 특정숫자부터 시작하는 일렬의 수열을 만들어 값을 제공하는 함수이다.
  시작 숫자는 실행할때 마다 바뀌므로 다른 값들이 나오는데 시드값은 시작값을 고정시키면 항상 시작 값이 같으므로 같은 값들이 순서대로 제공된다.
  매번 실행할때 마다 같은 순서의 임의의 값이(난수) 나오도록 할때 시드값을 설정한다.

2. np.random.rand(axis0[, axis1, axis2, ...])

• API
• 0~1사이의 실수를 리턴
• 축의 크기는 순서대로 나열한다.

3. np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

정규분포를 따르는 난수.

• API
• loc: 평균
• scale: 표준편차
• loc, scale 생략시 표준정규 분포를 따르는 난수를 제공

  표준정규분포

  평균 : 0, 표준편차 : 1 인 분포

4. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

임의의 정수를 가지는 1차원 배열

• API
• low ~ high 사이의 정수 리턴. high는 포함안됨
• high 생략시 0 ~ low 사이 정수 리턴. low는 포함안됨
• size : 배열의 크기. 다차원은 튜플로 지정 기본 1개
• dtype : 원소의 타입

5. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

• API
• 샘플링 메소드
• a : 샘플링대상. 1차원 배열 또는 정수 (정수일 경우 0 ~ 정수, 정수 불포함)
• size : 샘플 개수
• replace : True-복원추출(기본), False-비복원추출
  • 복원 추출시 추출된 것이 다시 추출. 중복 가능. 전체 개수보다 더 뽑을 수도 있음.
  • 비복원 추출시 추출된 것이 다시 추출되지 않음
• p: 샘플링할 대상 값들이 추출될 확률 지정한 배열