본문 바로가기
반응형

파이썬/난수 생성

파이썬 랜덤(Random) 뽑기 총정리 - 균등분포, 정규분포 등 다양한 통계 분포로 뽑는법 이제까지 쓴 글 링크 정리합니다. 파이썬 랜덤 숫자 생성 함수들 관련해서 정리한 글 입니다. 균등분포로 뽑기 (Uniform) https://hexa-coding.tistory.com/48 파이썬 랜덤(Random) 뽑기 - 균등분포 Chat GPT 본문요약 파이썬 랜덤 실수 생성 5줄 요약 random.random() 함수 사용: 0~1 사이 랜덤 실수 생성 random.random() 계산 활용: 특정 범위 랜덤 실수 생성 random.randrange() 함수 사용: 특정 간격 랜덤 정수 hexa-coding.tistory.com 정규분포, 베타분포, 삼각분포로 뽑기 (Normal, Beta, Triangular Distribution) https://hexa-coding.tistory.com/49.. 더보기
파이썬 랜덤(Random) 뽑기 - 로그노멀분포, 파레토분포, 웨이블분포 로그노멀(Log-Normal)분포 난수 생성 방법 random.lognormvariate(mu, sigma) 함수 사용 로그노멀 분포에 자연로그를 취하면 평균 mu에 표준편차 sigma를 갖는 정규분포가 됨 위키피디아 로그노멀분포: https://en.wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution Log-normal distribution - Wikipedia From Wikipedia, the free encyclopedia Probability distribution Log-normal Probability density functionIdentical parameter μ {\displaystyle \ \mu \ } but differing parameters σ {\.. 더보기
파이썬 랜덤(Random) 뽑기 - 지수분포, 감마분포 지수(Exponential)분포 난수 생성 방법 random.expovariate(lambda) 함수 사용 위키피디아 지수분포: https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution Exponential distribution - Wikipedia From Wikipedia, the free encyclopedia Probability distribution In probability theory and statistics, the exponential distribution or negative exponential distribution is the probability distribution of the time between events in a Poi.. 더보기
파이썬 랜덤(Random) 뽑기 - 정규분포, 베타분포, 삼각분포 Chat GPT 본문 요약 정규분포: random.gauss(mu, sigma)으로 생성, 평균과 표준편차 조절 가능. 베타분포: random.betavariate(alpha, beta)으로 생성, alpha와 beta 값 조절. 삼각분포: random.triangular(low, high, mode)으로 생성, 최솟값, 최댓값, 최빈값 조절. 분포별 코드 예시와 히스토그램 시각화 제공됨. 자세한 내용은 위키피디아 링크 참조. 정규(Normal)분포 난수 생성 방법 random.gauss(a,b) 함수 사용 위키피디아 정규분포: https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution Normal distribution - Wikipedia en.wikipedia.org .. 더보기
파이썬 랜덤(Random) 뽑기 - 균등분포 Chat GPT 본문요약 파이썬 랜덤 실수 생성 5줄 요약 random.random() 함수 사용: 0~1 사이 랜덤 실수 생성 random.random() 계산 활용: 특정 범위 랜덤 실수 생성 random.randrange() 함수 사용: 특정 간격 랜덤 정수 생성 random.uniform() 함수 사용: 특정 간격 랜덤 실수 생성 random.uniform()의 범위 끝은 부동소수점 자리올림에 따라 포함/불포함될 수 있음 랜덤 실수 생성 random() 함수 사용 import random as r # 0~1 사이의 랜덤 실수 값 생성 # 자료형 : 실수 (Float) # 분포 : 균등분포 (Uniform) # 범위 : [0,1) ---> 0 포함, 마지막 1은 불포함 rand1 = r.random.. 더보기
반응형

티스토리툴바