numpy.random.seed(0)이 하는 일
2024-07-27
예시:
import numpy as np
np.random.seed(0)
# 난수 생성
a = np.random.rand(10)
b = np.random.rand(10)
print(a)
print(b)
# 난수 시퀀스가 동일하다는 것을 확인하세요.
np.array_equal(a, b)
위 코드에서 np.random.seed(0)을 설정하면 a와 b 변수에 저장된 난수 시퀀스가 동일하다는 것을 확인할 수 있습니다.
numpy.random.seed(0)을 사용하는 이유:
- 결과 재현: 동일한 시드를 사용하면 코드를 반복 실행할 때마다 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 디버깅 및 테스트에 유용합니다.
- 확률 알고리즘 시각화: 동일한 시퀀스를 사용하면 확률 알고리즘의 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.
- 랜덤 데이터 고정: 랜덤 데이터를 고정해야 하는 경우 시드를 사용하여 원하는 데이터를 얻을 수 있습니다.
주의:
numpy.random.seed(0)은 의사 난수를 생성합니다. 즉, 진정한 난수가 아닙니다.- 다른 프로그램에서 동일한 시드를 사용하면 동일한 난수 시퀀스를 얻을 수 있습니다. 이는 개인 정보 보호 문제로 이어질 수 있으므로 주의해야 합니다.
참고:
numpy.random.seed()함수는 0뿐만 아니라 다른 정수 값을 시드로 사용할 수도 있습니다.- NumPy에서 난수를 생성하는 더 나은 방법은
np.random.Generator클래스를 사용하는 것입니다.Generator클래스는 더 많은 제어 기능과 기능을 제공합니다.
예제 코드
예제 1: 난수 시퀀스 재현
이 예제에서는 numpy.random.seed(0)을 사용하여 두 번의 코드 실행에서 동일한 난수 시퀀스를 생성합니다.
import numpy as np
np.random.seed(0)
# 난수 생성
a = np.random.rand(10)
# 코드를 다시 실행합니다.
np.random.seed(0)
b = np.random.rand(10)
print(a)
print(b)
# 난수 시퀀스가 동일하다는 것을 확인하세요.
np.array_equal(a, b)
예제 2: 확률 알고리즘 시각화
이 예제에서는 numpy.random.seed(0)을 사용하여 확률 알고리즘의 작동 방식을 시각화합니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
# 100개의 난수 생성
data = np.random.rand(100)
# 히스토그램 생성
plt.hist(data)
plt.xlabel("난수 값")
plt.ylabel("개수")
plt.title("난수 분포 (시드 0)")
plt.show()
이 코드는 다음과 같은 히스토그램을 생성합니다.
예제 3: 랜덤 데이터 고정
import numpy as np
np.random.seed(0)
# 랜덤 데이터 생성
data = np.random.randint(1, 10, 10)
# 데이터 출력
print(data)
# 코드를 다시 실행합니다.
np.random.seed(0)
data2 = np.random.randint(1, 10, 10)
# 두 데이터 배열이 동일하다는 것을 확인하세요.
np.array_equal(data, data2)
[8 9 3 1 5 7 6 4 2 9]
코드를 다시 실행하면 동일한 데이터 배열을 얻을 수 있습니다.
- 위 예제는
numpy.random.seed(0)을 사용하는 방법을 보여주는 몇 가지 예일 뿐입니다. - 다른 상황에서도
numpy.random.seed(0)을 사용할 수 있습니다.
numpy.random.seed(0) 대체 방법
- 고정된 시퀀스: 동일한 시드를 사용하면 항상 동일한 난수 시퀀스를 얻게 됩니다. 이는 예측 가능성을 야기하고 시뮬레이션이나 모델링에서 원하지 않는 결과를 초래할 수 있습니다.
- 개인 정보 보호 문제: 암호화 또는 기타 보안 관련 응용 프로그램에서 동일한 시드를 사용하면 시스템 취약성으로 이어질 수 있습니다.
- 제한된 범위:
numpy.random.seed(0)은 32비트 정수 시드만 허용합니다. 더 큰 범위의 난수가 필요한 경우 이는 제약이 될 수 있습니다.
따라서 다음과 같은 경우 numpy.random.seed(0) 대신 다른 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
np.random.Generator 클래스 사용:
numpy.random.Generator 클래스는 numpy.random.seed(0)보다 더 강력하고 유연한 난수 생성 기능을 제공합니다. 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 다양한 난수 분포: 균일 분포, 정규 분포, 포아송 분포 등 다양한 난수 분포를 생성할 수 있습니다.
- 상태 저장 및 복원: 난수 생성기 상태를 저장하고 복원하여 이전 난수 시퀀스를 다시 생성할 수 있습니다.
- 시드 범위 확대: 64비트 정수 시드를 포함하여 더 큰 범위의 시드를 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
# Generator 객체 생성
rng = np.random.Generator(np.random.PCG63)
# 난수 생성
a = rng.rand(10)
b = rng.rand(10)
# 난수 시퀀스가 동일하지 않다는 것을 확인하세요.
np.array_equal(a, b)
time.time() 사용:
현재 시각을 시드로 사용하여 난수를 생성할 수 있습니다. 이 방법은 시드를 명시적으로 설정하지 않고도 난수 시퀀스를 재현 가능하게 만드는 간단한 방법입니다. 하지만 다음과 같은 단점도 있습니다.
- 낮은 정확성:
time.time()함수는 밀리초 단위의 정확도만 제공하기 때문에 시드가 충분히 다양하지 않을 수 있습니다. - 충돌 가능성: 여러 프로세스가 동시에 실행되는 경우 동일한 시드를 사용할 가능성이 높아집니다.
import numpy as np
import time
# 현재 시각을 시드로 사용
np.random.seed(int(time.time() * 1000000))
# 난수 생성
a = np.random.rand(10)
b = np.random.rand(10)
# 난수 시퀀스가 동일하지 않다는 것을 확인하세요.
np.array_equal(a, b)
uuid 모듈 사용:
uuid 모듈은 고유 식별자를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 식별자를 시드로 사용하여 난수를 생성할 수 있습니다. 이 방법은 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 높은 유일성:
uuid모듈은 충돌 가능성이 매우 낮은 고유 식별자를 생성합니다. - 무작위성:
uuid모듈은 난수 알고리즘을 사용하여 식별자를 생성하기 때문에 시드가 충분히 다양합니다.
import numpy as np
import uuid
# UUID를 시드로 사용
seed = uuid.uuid4()
np.random.seed(seed.int)
# 난수 생성
a = np.random.rand(10)
b = np.random.rand(10)
# 난수 시퀀스가 동일하지 않다는 것을 확인하세요.
np.array_equal(a, b)
python numpy
