Python에서 rnorm()과 동일한 기능을 사용하는 방법

R 프로그래밍 언어에서는 rnorm() 함수를 사용하여 특정 평균과 표준 편차 를 갖는 정규 분포를 따르는 임의 값의 벡터를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 코드는 rnorm()을 사용하여 평균이 5이고 표준 편차가 2인 정규 분포를 따르는 8개의 임의 값으로 구성된 벡터를 만드는 방법을 보여줍니다.

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate vector of 8 values that follows normal distribution with mean=5 and sd=2
rnorm(n=8, mean=5, sd=2)

[1] 3.747092 5.367287 3.328743 8.190562 5.659016 3.359063 5.974858 6.476649

Python의 rnorm() 함수에 해당하는 함수는 다음 기본 구문을 사용하는 np.random.normal() 함수입니다.

np.random.normal(loc=0, scale=1, size=None)

금:

• loc : 분포의 평균
• scale : 분포의 표준편차
• 크기 : 샘플 크기

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Python에서 rnorm()과 동등한 기능 사용

다음 코드는 np.random.normal() 함수를 사용하여 특정 평균과 표준 편차를 갖는 정규 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 normal distribution with mean=5 and sd=2
n.p. random . normal (loc=5, scale=2, size=8)

array([8.24869073, 3.77648717, 3.9436565, 2.85406276, 6.73081526,
       0.39692261, 8.48962353, 3.4775862 ])

결과는 평균이 5이고 표준편차가 2인 정규 분포에서 생성된 8개의 값을 포함하는 NumPy 배열입니다.

np.random.normal() 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 follows normal distribution with mean=5 and sd=2
data = np. random . normal (loc=5, scale=2, size=200)

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

값의 분포는 평균이 5이고 표준편차가 2인 대략 종 모양임을 알 수 있습니다.

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

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Python에서 일반 CDF를 계산하고 플롯하는 방법
Python에서 정규 분포를 그리는 방법
Python에서 정규성을 테스트하는 방법