10. random 모듈

■ random 모듈을 이용한 배열의 생성

함수	설명
np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)	정규분포 함수 정규 분포 확률 밀도에서 표본 추출 (정규 분포) 정규분포는 평균 0, 표준 편차 1인 데이터이다. shape를 전달하면 그 크기에 맞는 다차원 배열을 생성 loc: 정규 분포의 평균, 기본값 0 scale: 표준편차, 기본값 1
np.random.randn(d0,d1,...,dn)	Shape이 (d0, d1, ..., dn) 인 배열 생성 후 난수로 초기화 난수: [0. 1)의 균등 분포(Uniform Distribution) 형상으로 균등한 비율로 표본 추출 Gaussian normal
np.random.rand(d0,d1,...,dn)	(d0, d1, ..., dn) shape 배열 생성 후 난수로 초기화 난수: 표준 정규 분포(standard normal distribution)에서  표본 추출 np.random.randn은 정규 분포로 표본 추출
np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')	지정된 shape으로 배열을 만들고 low 부터 high 미만의 범위에서 정수 표본 추출
np.random.random(size=None)	난수: (0., 1.)의 균등 분포(Uniform Distribution)에서  표본 추출