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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 0. 환경 설정 먼저, 활용을 위해서 세팅을 아래와 같이 해주자. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 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() 2. random.randn : 평균이 0 , 편차가 1인 정규분포로 난수를 발생시킨다. x = np...

Numpy 파이썬 기반 데이터 분석 환경에서 NumPy1는 행렬 연산을 위한 핵심 라이브러리이다. NumPy는 “Numerical Python“의 약자로 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수를 제공한다. 특히 메모리 버퍼에 배열 데이터를 저장하고 처리하는 효율적인 인터페이스를 제공한다. 파이썬 list 객체를 개선한 NumPy의 ndarray 객체를 사용하면 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있는 장점이 있다. NumPy는 다음과 같은 특징을 갖는다. 강력한 N 차원 배열 객체 정교한 브로드케스팅(Broadcast) 기능 C/C ++ 및 포트란 코드 통합 도구 유용한 선형 대수학, 푸리에 변환 및 난수 기능 범용적 데이터 처리에 사용 가능한 다차원 컨테이너 아래 두 자료를 참고하면,..