Python 라이브러리 random

In [29]:

import random

In [1]:

random.random() #임포트 하기전에 실행했을 경우 에러.

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In [1], line 1
----> 1 random.random()

NameError: name 'random' is not defined

In [8]:

random.random() 

Out[8]:

0.4687911568655634

Random number : 난수 생성하기¶

0.0 ~ 1.0 사이 난수 생성¶

In [3]:

random.random()

Out[3]:

0.4289068763305147

int 형의 난수를 얻는다.¶

In [5]:

random.randint(1,6)

Out[5]:

3

float 형의 난수를 얻는다.¶

In [7]:

random.uniform(1,5)

Out[7]:

2.6492376840874763

똑같은 난수의 패턴이 나오도록 하는 방법.¶

• 테스트를 수행했을 경우, 다른사람도 같은 프로그램을 돌려서 같은값이 나오는지 확인하는 경우¶

• 딥러닝에서 weight 초기값 할당하는 데 많이 사용됨¶

In [88]:

random.seed(34) # 시드를 설정하면 정해진 랜덤값이 나오고 다음값을 예측할 수 있다.

In [70]:

# 8666 5850 9596 453

In [71]:

random.randint(0,10000)

Out[71]:

8666

In [68]:

random.random()

Out[68]:

0.4595287848631069

리스트나 집합 등에 저장되어 있는 값들을, 랜덤으로 뽑는 함수¶

In [75]:

noodle_list = ['너구리', '신라면', '진라면', ' 왕뚜껑','오징어짬뽕']

In [87]:

random.choice(noodle_list)

Out[87]:

'오징어짬뽕'

In [91]:

random.seed(5)

In [92]:

random.choice(noodle_list)

Out[92]:

'오징어짬뽕'

요소들을 여러개 샘플로 뽑는 경우¶

In [93]:

noodle_list

Out[93]:

['너구리', '신라면', '진라면', ' 왕뚜껑', '오징어짬뽕']

In [96]:

random.sample(noodle_list, 2)

Out[96]:

['진라면', '오징어짬뽕']

In [99]:

random.sample(noodle_list, 3)

Out[99]:

[' 왕뚜껑', '신라면', '진라면']

요소들을 막 섞어서 저장한다. (원본리스트 자체가 변함)¶

In [100]:

noodle_list

Out[100]:

['너구리', '신라면', '진라면', ' 왕뚜껑', '오징어짬뽕']

In [101]:

random.shuffle(noodle_list)

In [102]:

noodle_list

Out[102]:

['진라면', ' 왕뚜껑', '오징어짬뽕', '신라면', '너구리']

원본 리스트는 변형없이 그대로 두고, 막 섞인 리스트를 얻어오고자 한다.¶

In [105]:

random.sample(noodle_list, len(noodle_list))

Out[105]:

['오징어짬뽕', ' 왕뚜껑', '진라면', '신라면', '너구리']

In [ ]:

평균값과 중앙값¶

In [107]:

data = [ 6,4,5,2,2,1,6,6,3]

In [108]:

sum(data)

Out[108]:

35

In [109]:

len(data)

Out[109]:

9

In [110]:

# 평균 : 데이터를 모두 더한후에, 데이터의 갯수로 나눈 값
sum(data) / len(data)

Out[110]:

3.888888888888889

In [111]:

data2 = [ 3, 1, 2]

In [112]:

sum(data) / len(data)

Out[112]:

3.888888888888889

In [ ]:

# 중앙값 : 데이터를 정렬한 후에, 정 중앙에 있는 데이터의 값

In [114]:

sorted(data2)

Out[114]:

[1, 2, 3]

In [116]:

import statistics # 통계학

In [119]:

statistics.mean(data)

Out[119]:

3.888888888888889

In [120]:

statistics.median( data )

Out[120]:

4

In [123]:

# 데이터가 짝수일 경우 중앙 두값의 평균을 준다
data3 = [1,2,3,4] 

In [122]:

statistics.median(data3)

Out[122]:

2.5