Python에서 runif()와 동일한 기능을 사용하는 방법

R 프로그래밍 언어에서는 runif() 함수를 사용하여 특정 최소값과 최대값을 갖는 균일 분포를 따르는 임의 값의 벡터를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 코드는 runif()를 사용하여 최소값이 5이고 최대값이 10인 균일 분포를 따르는 8개의 임의 값으로 구성된 벡터를 만드는 방법을 보여줍니다.

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate vector of 8 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10
runif(n=8, min=5, max=10)

[1] 6.327543 6.860619 7.864267 9.541039 6.008410 9.491948 9.723376 8.303989

Python의 runif() 함수에 해당하는 함수는 다음 기본 구문을 사용하는 np.random.uniform() 함수입니다.

np.random.uniform(낮음=0, 높음=1, 크기=없음)

금:

• low : 분포의 최소값
• high : 분포의 최대값
• 크기 : 샘플 크기

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Python에서 runif()와 동일한 기능 사용

다음 코드는 np.random.uniform() 함수를 사용하여 특정 최소값과 최대값을 갖는 균일 분포를 따르는 무작위 값 배열을 생성하는 방법을 보여줍니다.

 import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#generate array of 8 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10
n.p. random . uniform (low= 5 , high= 10 , size= 8 )

array([7.08511002, 8.60162247, 5.00057187, 6.51166286, 5.73377945,
       5.46169297, 5.93130106, 6.72780364])

결과는 최소값 5, 최대값 10의 균일 분포에서 생성된 8개의 값을 포함하는 NumPy 배열입니다.

np.random.uniform() 함수에 의해 생성된 정규 분포를 시각화하기 위해 Matplotlib를 사용하여 히스토그램을 만들 수도 있습니다.

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#generate array of 200 values that follow uniform distribution with min=5 and max=10
data = np. random . uniform (low= 5 , high= 10 , size= 200 )

#create histogram to visualize distribution of values
plt. hist (data, bins= 30 , edgecolor=' black ')

x축은 분포값을 나타내고, y축은 각 값의 빈도를 나타낸다.

x축은 분포에 대해 지정한 최소값과 최대값이므로 5에서 10까지입니다.

참고 : 여기에서 np.random.uniform() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

임의의 데이터로 Pandas DataFrame을 만드는 방법
Pandas에서 행을 무작위로 샘플링하는 방법
Pandas DataFrame에서 행을 섞는 방법