[NumPy] 표준 정규 분포 난수 배열 생성하기: np.random.randn() 사용 및 설명

소개

  np.random.randn(d0, d1, ..., dn) 함수는 주어진 차원 d0, d1, ..., dn에 따라 표준 정규 분포(평균 0, 표준편차 1)를 따르는 난수를 생성하는 함수입니다. 배열의 각 요소는 표준 정규 분포에 의해 무작위로 결정되며, 다양한 차원의 배열을 생성할 수 있습니다. 이 함수는 통계적 샘플링, 모델 초기화, 몬테카를로 시뮬레이션 등에서 자주 사용됩니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 1차원 배열에서 5개의 표준 정규 분포 난수 생성
random_array_1d = np.random.randn(5)

# 2x3 배열에서 표준 정규 분포 난수 생성
random_array_2d = np.random.randn(2, 3)

print("1D 정규 분포 난수 배열:", random_array_1d)
print("2D 정규 분포 난수 배열:\n", random_array_2d)

상세 설명

• d0, d1, ..., dn: 생성할 배열의 차원을 지정합니다. 각 차원에 대해 지정된 크기의 배열을 생성하며, 각 요소는 평균이 0이고 표준편차가 1인 표준 정규 분포를 따르는 난수로 채워집니다.
  
  • 예시: np.random.randn(2, 3)은 2x3 크기의 배열을 생성하여 각 요소에 표준 정규 분포 난수를 할당합니다.
• 활용
  
  • 통계적 분석 및 샘플링: 표준 정규 분포에 따른 데이터를 생성하여 통계적 분석이나 샘플링 작업을 수행할 때 유용합니다.
  • 머신러닝 및 모델 초기화: 신경망이나 머신러닝 모델의 초기 가중치를 표준 정규 분포를 따르도록 설정할 때 자주 사용됩니다.
  • 몬테카를로 시뮬레이션: 무작위로 발생하는 확률적 사건을 기반으로 시뮬레이션을 수행할 때 사용됩니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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