라이브러리: 함수들이 모아놓은 거, 함수들의 묶음.
# 라이브러리는 외우는 게 아니다. 그냥 이런게 있다는 것만 알고 있어라
난수 생성하기
- Random Number
0.0~1.0 사이 난수 생성
ㄴ random.random()
| import random random.random() |
ㄴ import: random이는 라이브러리를 사용하겠다는 뜻
ㄴ random.random(): 왼쪽은 라이브러리이고, 오른쪽은 함수라는 뜻
ㄴ random 라이브러리에 함수가 많다. 그 중에 하나가 random.
ㄴ 0과 1사이에 무작위로 데이터를 가져오는 것.
int형의 난수 생성
| import random random.randit(0,1) |
random.randit(범위 시작, 범위 끝 int형)
float형의 난수 생성
| import random random.randit(1,5) |
random.uniform(범위 시작, 범위 끝 int형)
생성똑같은 난수의 패턴이 나오도록 하는 방법:
- 테스트를 수행했을 경우, 다른 사람도 같은 프로그램을 돌려서 같은값이 나오는지 확인하는 경우
- 머신러닝에서 weight 초기값 할당하는 데 많이 사용됨
random.seed(아무 숫자)
- 실행할 때마다 무작위로 데이터가 나오는데!!
- 예를 들어, 2,5,4,2,1,6,3이런식의 무작위로 나오되,
- 무작위로 나온 수의 순서와 관련된 패턴을 똑같이 하고싶을 때
- 씨드(Seed) 값을 사용한다.
- 패턴을 예측 할 수 있기 때문에, 일반 기업에서는 시드값을 공개하지 않는다.
| import random random.seed(5) random.randit(1,5) |
정규분포에 해당하는 난수를 생성
random.normalvariate(평균값,표준편차 값)
- normal_variate에 1,000개의 데이터가 랜덤으로 쌓인다.
라이브러리 이름 간략 설정: as
ㄴ 라이브러리 이름이 길 때는, 라이브러리 이름을 줄이고 싶을 때 사용 하는 것이 'as'
ㄴ”나는 'as' 뒤에 있는 이름으로 라이브러로 원래 이름을 대체하여 쓰겠다.”라는 뜻
ㄴ ex) import matplotlib.pyplot as plt
데이터 말고, 그래프만 보이게 함: .show()
리스트/집합에 저장되어 있는 값을 랜덤으로 추출: random.choice()
ㄴ 리스트에 있는 데이터 중에 아무거나 뽑아달라.하나 가져올 땐 choice
random.choice(데이터 스트럭쳐)
요소를 여러개 샘플로 추출: random.sample()
ㄴ 여러개 가져올 때는 sample
ㄴ 첫번째 파라미터는 데이터 스트럭쳐, 두번째는 몇 개 가져올지에 대한 개수
random.sample(데이터 스트럭쳐,개수)
요소 섞기(원본 자체 無 변화): .sample()
ㄴ 위의 개념에서 살짝 돌려 생각해본 것.
ㄴ random.sample(데이터 스트럭쳐,개수)
요소 섞기(원본 자체 有 변화): .shuffle()
ㄴ 원본 자체가 변한다.
ㄴ random.shuffle(데이터 스트럭쳐)
