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랜덤수 생성을 위한 numpy 함수들 numpy 라이브러리의 random 클래스하에서 랜덤수를 생성하는 다양한 함수를 제공합니다. 이 결과 역시 배열 객체입니다. random 함수들 r: 행의 수, c: 열의 수 [a, b) = a≤ x < b 함수 내용 np.random.rand(r, c) [0, 1) 사이의 균일 분포를 따르는 랜덤수 생성 지정한 차원(행×열)의 배열객체를 반환 양의 정수 입력으로 1차원 랜덤 벡터 생성 np.random.randn(r,c) 표준정규분포에 부합하는 랜덤수 생성 지정한 차원(행×열)의 배열객체를 반환 양의 정수 입력으로 1차원 랜덤 벡터 생성 np.random.sample((r,c)) [0, 1)지정한 크기(차원)의 랜덤수를 생성 위의 함수들과 달리 인수를 튜플 형식으로 전달 지정한 차원(행×열)의 배열객체를 반환 양의 정수 입력으로 1차원 랜덤 벡터 생성 np.random.randint(s, e, (r,c)) [s, e)의 범위의 정수들을 대상으로 랜덤수를 생성 start: 시작 수, end:마지막 수로 모두 정수 지정한 차원(행×열)의 배열객체를 반환 양의 정수 입력으로 1차원 랜덤 벡터 생성 다음 코드는 rand(), randn() 함수를 사용하여 생성한 각각 1차원 벡터와 그 객체의 분포를 작성하였습니다. import numpy as np from numpy import random import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='NanumGothic' random.seed(2) x=random.rand(1000) print(x[:3], x.shape) [0.4359949 0.02592623 0.54966248] (1000,) plt.figure(figsize=(3,2)) plt.hist(x, bins=10, rwidth=0.6, density=True) plt.xla...