[ Numpy ] 랜덤 생성

 랜덤 생성 

numpy는 몇몇 난수 발생 루틴을 제공한다. 아래는 이에 해당하는 난수 발생 루틴의 종류이다.

random.normal  random.rand  random.randn random.randint random.random

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 0. 환경 설정 

먼저, 활용을 위해서 세팅을 아래와 같이 해주자.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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 1. random.rand 

: 0~1 까지의 실수 난수가 발생한다.

x = np.random.rand(3,2)
print(x)

 

x =  np.random.rand(1000) 
plt.hist( x, 100)
plt.show()

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 2. random.randn 

: 평균이 0 , 편차가 1인 정규분포로 난수를 발생시킨다.

x =   np.random.randn(1000) 
plt.hist( x, 100)
plt.show()

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 3. random.normal 

정규분포를 기반으로 랜덤 넘버 배열생성, 초기화하는 것으로, 아래와 같은 형식으로 사용한다.

rand.random ( 평균, 표준 편차, 배열 크기 )

# 100개의 0을 기준으로 표준편차가 0.5 인 정규분포
x = np.random.normal(0, 0.5, 1000)

plt.plot(x, '.')
plt.show()

# 히스토 그램으로 보기 
plt.hist( x, 100)
plt.show()

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 4. 랜덤 데이터 활용 

다음은 간단한 직선식의 그래프이다.

x = np.arange(100)
y = x * 2
plt.plot(x,y, '.')
plt.show()

여기에 랜덤값의 배열을 더해주면 x * 2 + 오차 가 되어 분산된 형태의 직선이 나오게 된다.

x = np.arange(100)
y = x * 2 + np.random.normal(0,10,100)
plt.plot(x,y, '.')
plt.show()

 

문제 1. 확산 직선 그리기

다음과 같은 점의 분포를 생성해서 그려보자.

정답

x = np.arange(100) 
y = x * 2 + np.random.normal(0,x/4,100) 
plt.plot(x,y, '.') 
plt.show()

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 5. 군집데이터 

다음은 간단한 군집 데이터 생성 방법이 나와있다.

x,y = np.random.normal(50,10,100), np.random.normal(50,10,100)
plt.xlim(0,100)  # 도표의 x 축 범위를 0 ~ 100 까지
plt.ylim(0,100)  # 도표의 y 축 범위를 0 ~ 100 까지
plt.plot(x,y, '.')
plt.show()

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문제2. 비스듬한 군집 그리기

다음과 같은 점의 분포를 생성해서 그려보자

정답

x,y = np.random.normal(50,15,100), np.random.normal(50,5,100)
plt.xlim(0,100)   
plt.ylim(0,100)   
plt.plot(x,(y+x)/2, '.')
plt.show()