달나라 노트

pandas의 sample method는 DataFrame에서 랜덤한 행을 추출해줍니다. Syntax DataFrame.sample(frac=float, replace=True/False, ignore_index=True/False) - frac 이 옵션은 0~1 사이의 실수를 받습니다. fraction의 약자로 원본 DataFrame의 존재하는 row의 개수 중 몇%를 추출할지를 결정합니다. 0.5는 원본 DataFrame에 존재하는 row의 개수가 10개라면 그의 50%인 5개만 추출합니다. 1은 원본 DataFrame에 존재하는 row의 개수가 10개라면 그의 100%인 10개를 추출합니다. - replace 이 옵션은 행을 중복되게 추출하는걸 허용할지를 결정합니다. replace = True ->..

Random class는 랜덤한 수를 추출할 때 사용합니다. Random 객체를 생성한 후 Random 객체의 Next method를 이용하면 난수를 추출할 수 있습니다. Random 객체에서 사용할 수 있는 난수 생성 method는 아래와 같습니다. Next(a) -> 0 이상이고, a 미만인 범위에 존재하는 랜덤한 정수를 return합니다. Next(a, b) -> a 이상이고, b 미만인 범위에 존재하는 랜덤한 정수를 return합니다. NextDouble() -> 0이상 1 미만인 구간에 존재하는 랜덤한 실수를 return합니다. 아래 코드를 봅시다. using System; class MyProgram { public static void Main() { Random rand = new Rand..

numpy의 normal method는 특정 구간 사이의 값을 정규분포의 형태로 추출해줍니다. numpy의 uniform method는 특정 구간 사이의 값을 균등분포의 형태로 추출해줍니다. 이게 무슨 소린지 지금은 잘 감이 안올겁니다. 실제 예시를 보시죠. 먼저 normal method (정규분포)를 봅시다. import numpy as np arr_normal_distribution = np.random.normal(loc=0, scale=10, size=10000) print(arr_normal_distribution) -- Result [ 6.95222556 -5.13843794 1.64328595 ... -10.97587735 18.23262221 -21.6592955 ] normal metho..

numpy의 random.shuffle method는 array속 요소들을 랜덤한 순서로 섞어줍니다. import numpy as np arr_1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) np.random.shuffle(arr_1) print(arr_1) -- Result [4 2 3 5 1] 위 예시를 보면 array 속 요소들의 순서가 바뀐 것을 볼 수 있습니다. 위 코드를 실행할 때 마다 다른 순서로 섞인 array를 return하는걸 확인할 수 있습니다.