파이썬 numpy.random.shuffle 함수 활용하기

NumPy random.shuffle 함수: 무작위로 배열 섞기

파이썬의 NumPy 라이브러리는 데이터 과학 및 계산에 필요한 다채로운 기능을 제공합니다. 그 중 numpy.random.shuffle 함수는 배열을 무작위로 섞는 데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 numpy.random.shuffle 함수의 사용법과 다양한 예제를 소개하겠습니다.

numpy.random.shuffle 함수 소개

numpy.random.shuffle 함수는 주어진 배열의 원소를 무작위로 섞습니다. 이를 통해 데이터셋의 순서를 무작위화하여 모델의 훈련 데이터 균형을 맞추거나 게임의 난이도를 조정하는 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다.

함수 시그니처

numpy.random.shuffle(x)

매개변수:

• x: 무작위로 섞으려는 배열입니다. 배열은 인플레이스 방식으로 변형됩니다.

반환 값:

• None: 입력된 배열이 직접 수정됩니다.

사용 예제

기본 예제

다음은 numpy.random.shuffle 함수를 사용하여 배열의 순서를 섞는 기본 예제입니다. 무작위성의 매력을 느껴보세요!

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열 섞기
np.random.shuffle(arr)

print("Shuffled array:", arr)

2차원 배열 섞기

2차원 배열에서도 shuffle 함수를 사용할 수 있습니다. 각 행은 독립적으로 섞입니다.

import numpy as np

# 2차원 배열 생성
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 행 섞기
np.random.shuffle(matrix)

print("Shuffled matrix:\n", matrix)

비복원 방법으로 무작위 선택하기

무작위로 원소를 선택하되, 다시 선택되지 않도록 하는 방법도 소개합니다. 이 기능은 전체 데이터에서 랜덤하게 샘플링할 때 유용합니다.

import numpy as np

# 데이터 생성
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 무작위로 섞기
np.random.shuffle(data)

# 샘플링
sample = data[:3]  # 첫 3개 선택

print("Random sample:", sample)

결론

numpy.random.shuffle 함수는 배열의 데이터를 무작위로 섞는 유용한 도구입니다. 이를 통해 데이터 분석 및 머신러닝 모델의 훈련 데이터를 효과적으로 준비할 수 있습니다.

• 무작위성을 통해 데이터의 편향을 줄이고 모델의 일반화를 돕습니다!
• 지금 바로 numpy.random.shuffle 함수를 사용해 보세요. 다채롭고 창의적인 데이터 과학 세상을 탐험해 보세요!