파이썬 numpy.random.rand 함수 활용하기

NumPy random.rand 함수: 무작위 수의 세계로의 초대

파이썬의 NumPy 라이브러리는 데이터 과학과 머신러닝의 꼭 필요한 도구입니다. 그 중에서도 numpy.random.rand 함수는 무작위 수를 생성하는 데 있어 우리의 상상력을 자극합니다. 이 포스팅에서는 numpy.random.rand 함수의 활용법과 함께 몇 가지 예제를 통해 실생활에서의 활용 사례를 소개합니다.

numpy.random.rand 함수 소개

numpy.random.rand 함수는 주어진 차원에 따라 [0.0, 1.0) 범위의 난수를 생성합니다. 이 함수는 다양한 분야에서 데이터 샘플링, 시뮬레이션, 그리고 테스트를 수행할 때 매우 유용합니다.

함수 시그니처

numpy.random.rand(*args)

매개변수:

• *args: 생성할 무작위 수 배열의 차원입니다.

반환 값:

• 지정된 차원의 배열을 반환하며, 각 요소는 [0.0, 1.0) 범위의 무작위 수입니다.

사용 예제

기본 예제

아래 예제에서는 numpy.random.rand 함수를 사용해 2차원 배열에서 무작위 수를 생성합니다.

import numpy as np

# 3x2 배열 생성
random_array = np.random.rand(3, 2)
print("Generated random array:\n", random_array)
# 출력 예시:
# Generated random array:
# [[0.46858439 0.1848482 ]
#  [0.52461765 0.89720614]
#  [0.84372444 0.63457356]]

다양한 차원의 배열 생성

이제 여러 차원의 배열을 생성해 보겠습니다. 이 예에서는 3차원 배열을 생성하여 더 많은 무작위 수를 사용해 볼 것입니다.

import numpy as np

# 2x3x4 배열 생성
random_3d_array = np.random.rand(2, 3, 4)
print("Generated 3D random array:\n", random_3d_array)
# 출력 예시:
# Generated 3D random array:
# [[[0.12023982 0.67471886 0.94331416 0.33199689]
#   [0.3286413  0.85004949 0.56719058 0.48763899]
#   [0.43185132 0.26553339 0.65967929 0.90465231]]
#
#  [[0.79048965 0.01468199 0.5980605  0.0137634 ]
#   [0.81884471 0.65066809 0.75974742 0.0241424 ]
#   [0.19428141 0.60949668 0.47317495 0.736781  ]]]

결론

numpy.random.rand 함수는 무작위 수를 빠르고 쉽게 생성할 수 있는 유용한 도구입니다. 데이터 분석, 머신러닝 모델 학습, 그리고 다양한 시뮬레이션에 이르기까지, 이 함수는 우리의 창의력을 한껏 발휘할 수 있게 도와줍니다.

• numpy.random.rand와 함께 무작위 수의 매력적인 세계에 발을 들여보세요!
• 지금 바로 이 함수를 활용하여 데이터 생성의 즐거움을 경험해 보세요!