[Python] Numpy (2) - zeros, ones, full, eye, 난수

2020/05/28 - [python] - [python] Numpy

[python] Numpy

 

Numpy에서 zeros / ones / full / eye 함수 

 

import numpy as np

c = np.zeros((2, 2))
print(c, end = '\n\n')

d = np.ones((2,2))
print(d, end = '\n\n')
d = np.full((2,2 ), 10)
print(d, end = '\n\n')

e = np.eye(3) # 3행 3열짜리 단위행렬
print(e, end = '\n\n')


# 출력 결과

[[0. 0.]
 [0. 0.]]

[[1. 1.]
 [1. 1.]]

[[10 10]
 [10 10]]

[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

np.zeros((2,2)) 는 2 행 2 열 짜리 2차원 배열을 0 으로 초기화 하겠다는 의미입니다.

 

np.ones ((2,2)) 는 2행 2열 짜리 2차원 배열을 1로 초기값을 설정해주는 것입니다.

 

np.full ((2,2), 10) 의 경우는 2행 2열 짜리 2차원 배열을 10으로 초기화 하겠다는 의미입니다.

 

저 위치에 다른 정수를 넣을 경우 해당 정수로 초기화하며 출력합니다.

 

np.eye(3) 의 경우 단위 행렬을 만드는 함수로 안의 정수값에 해당하는 단위 행렬을 출력해줍니다. 여기서는 3,3ㄷ의 단위 행렬을 출력해줍니다.현재는 3단위 행렬이지만, np.eye(2)를 할 경우, 2x2 행렬이 만들어집니다.

 

 

Numpy 난수 값 얻기

np.random.seed(0) 

print(np.random.rand(3), end = '\n\n') 

print(np.random.randn(5), end = '\n\n')

print(np.random.randint(3, size=6), end = '\n\n')
print(np.random.randint(3, size=(3,4)), end = '\n\n')
print(np.random.randint(3, size=(3,4,5)), end = '\n\n')


print(list(range(3)), end = '\n\n')
print(np.arange(3), end = '\n\n')

f = {i:np.random.randn() for i in range(3)}
print(f, end = '\n\n')



# 출력 결과

[0.5488135  0.71518937 0.60276338]

[-2.2683282   1.33354538 -0.84272405  1.96992445  1.26611853]

[2 0 1 1 1 1]

[[0 1 0 0]
 [1 2 0 2]
 [0 1 1 2]]

[[[0 1 1 1 0]
  [2 0 2 2 0]
  [2 0 0 0 1]
  [1 2 0 0 1]]

 [[0 1 2 2 0]
  [1 1 1 1 2]
  [2 2 0 2 1]
  [0 1 2 0 0]]

 [[2 0 0 0 0]
  [0 0 2 0 2]
  [1 1 1 0 1]
  [1 1 0 1 2]]]

[0, 1, 2]

[0 1 2]

{0: -0.5058765397605117, 1: 0.42539339846964996, 2: -0.027971183469780222}

 

 

np.random.seed(0) 란 임의의 시드를 생성합니다. seed 안에 값을 넣으면 항상 같은 결과를 반환합니다

 

np.random.rand(3) 란 난수 발생 균등분포를 따르기 때문에 음수 값은 출력되지 않습니다.

 

np.dandom.randn(5) 란 표준 정규분포를 따르는 난수를 발생시킵니다. rand() 와는 다르게 음수도 출력합니다.

 

맨 처음 seed에 0을 넣줬기 때문에 현재는 반복하여 출력하여도 같은 결과만 출력하게 됩니다.

 

매 출력 다른 결과를 원하신다면 seed(0)에서 0을 빼시면 됩니다.

 

np.random.randint()는randint(정수값)의 범위 내에서 균일분포의 정수난수를 발생 시킵니다. 여기서

 

(np.random.randint(3, size=6) 는 0~2 사이의 정수난수를 발생기키고 size는 6개를 받도록 하였습니다.

 

np.random.randint(3, size=(3,4) 의 경우는 범위는 위와 동일하지만, size는 2행 3열의 2차원 배열을 출력합니다.