random 모듈 사용하기

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

random 모듈 사용하기¶

 

In [1]:

import random

 

 

• random.randrange(range)

범위(range())내에서 랜덤하게 추출

 

In [2]:

# range(0, 10)에서 랜덤 추출
random.randrange(0, 10)

 

Out[2]:

3

 

In [3]:

# range(0, 100, 5)에서 랜덤 추출
for _ in range(10) :
    print(random.randrange(0, 100, 5), end=" ")

 

Out[3]:

70 70 20 60 40 65 60 15 20 25

 

 

• random.randint(a, b)

a 이상 b 이하의 정수 랜덤 추출

 

In [4]:

# 0 이상 10 이하 정수 랜덤 추출
random.randint(0, 10)

 

Out[4]:

7

 

In [5]:

# -10 이상 10 이하 정수 랜덤 추출
for _ in range(10) :
    print(random.randint(-10, 10), end=" ")

 

 

-9 7 -3 5 -10 3 5 -5 -4 -10

 

 

• random.choice(population), random.choices(population, weights=None, k)

모집단(population)에서 랜덤 샘플 추출. choice는 1개, choices는 k개 만큼 복원 추출. choices에 weight 파라미터를 입력하면 가중치를 적용하여 추출

 

In [6]:

# abcdef에서 샘플 1개 추출
x = 'abcdef'
random.choice(x)

 

Out[6]:

'b'

 

In [7]:

# abcdef에서 샘플 3개 추출
x = 'abcdef'
random.choices(x, k=3)

 

Out[7]:

['e', 'b', 'c']

 

 

• random.sample(population, counts=None, k)

모집단에서 k 개 샘플 비복원 추출. (k는 모집단의 원소 개수보다 클 수 없음) counts 파라미터를 입력하면 모집단 원소의 개수를 지정할 수 있음

 

In [8]:

# range(100) 에서 샘플 20개 추출
x = range(100)
print(random.sample(x, k=20))

 

Out[8]:

[69, 26, 28, 16, 93, 84, 39, 55, 85, 22, 41, 70, 56, 5, 95, 83, 75, 78, 45, 52]

 

In [9]:

# red 2개, blue 4개 있는 모집단에서 샘플 3개 추출
x = ["red", "blue"]
print(random.sample(x, counts=[2, 4], k=3))

 

Out[9]:

['red', 'blue', 'blue']

 

 

• random.random()

range(0, 1) 에서 랜덤한 실수 1개 추출

 

In [10]:

for _ in range(5) :
    print(random.random(), end=" ")

 

 

0.8544346182009044 0.11297160388261074 0.13358136273213028 0.37487136856140446 0.3296721347633995

 

 

• random.uniform(a, b)

a 이상 b 이하 범위에서 랜덤한 실수 1개 추출

 

In [11]:

for _ in range(5) :
    print(random.uniform(-1, 1), end=" ")

 

 

-0.5780945688527521 -0.13797906490685152 -0.10949462950731759 0.08500072116368118 0.7440763615327635

 

 

• random.gauss(mu, sigma)

평균이 mu, 표준편차가 sigma인 정규분포에서 랜덤한 실수 1개 추출

 

In [12]:

for _ in range(5) :
    print(random.gauss(mu=0, sigma=1), end=" ")

 

 

0.832723007657116 0.3549584952439126 1.3280518045692766 0.4531891561280001 0.7516320873184282