normal
normal() 함수는 정규 분포(가우시안 분포)로 값을 생성합니다. 이때 평균과 표준편차를 정해 줄 수 있습니다. 다음은 평균이 0, 표준편차가 1인 정규 분포로 무작위 값 3개를 생성하여 화면에 출력하는 코드입니다.
rn = np.random.normal(0, 1, 3) rn
실행 결과
array([-1.47268374, -0.12373834, -0.20537594])
이렇게 보면 이 값을 정규 분포로 생성한 것이 맞는지 잘 알 수 없지만, 더 많은 수를 생성하면 그 값들이 정규 분포로 생성되었는지를 살펴볼 수 있습니다.
잠깐만요
정규 분포란 무엇인가요?
다양한 자연 현상 사례를 살펴볼 때 그 사례가 평균에 집중되고, 평균에서 멀수록 그 사례가 적어지는 경향을 나타냅니다. 예를 들어 성인 남자의 키를 살펴볼까요? 대부분 평균 키에 속하며, 키가 아주 작은 사람과 키가 아주 큰 사람은 평균인 사람보다 그 수가 적습니다.
이처럼 일반적인 분포를 정규 분포라고 합니다. 정규 분포를 그래프로 나타내면 평균값을 중심으로 좌우가 똑같은 종 모양을 이루고 있습니다. 이를 조금 더 수학적인 표현으로 설명하면 정규 분포 곡선은 평균에서 좌우로 멀어질수록 x축에 무한히 가까워지는 종 모양을 이룬다고 볼 수 있습니다.