파이썬 numpy [ 실습 3 ]

 

import matplotlib.pyplot as plt
import random

dice=[]
for i in range(100000):
 rand=random.randint(1,6)
 dice.append(rand)
plt.hist(dice,bins=6)
plt.show()

 

 

 

##시행의 횟수가 많아지면 랜덤 값들이 고르게 잘 나온다.

✔️ 우리는 주사위에 append 를 사용 하여 랜덤 수를 추가하였다 !

 

➡️ 이것을 numpy 배열을 통해 바꿔보자

 

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
##np 배열
dice=np.random.choice(6,100000,p=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.5]) #배열에 랜덤으로 값을 뽑는다는 식 
##choice에 p 속성에 확률을 분산해놓을수 있다.
plt.hist(dice,bins=6)
plt.show()

 

✅ 세 번째 매개변수 p는 선택된 요소의 확률 배열을 나타낸다.

✅ 이 배열의 길이는 선택 대상 배열의 길이와 일치해야 한다. 각 요소의 인덱스에 해당하는 확률이 지정된다.

 

예를 들면, 0부터 5까지의 숫자 중 5가 가장 높은 확률로 선택되며 (0.5의 확률),

나머지 숫자는 각각 0.1의 확률로 선택됩니다.

 

따라서 이 코드는 0부터 5까지의 숫자 중 5가 가장 높은 확률로 선택되며,

나머지 숫자는 각각 0.1의 확률로 선택되어 총 10만번의 선택을 수행하게 됩니다.