NumPy 초기화 함수 정리 - random, arange, zeros, ones

import numpy as np

np.random.rand(size)	[0,1) 범위의 실수값을 생성하여 size 크기의 array 리턴.
np.random.randn(size)	rand 함수와 같음 + 랜덤값들이 정규분포를 따름
np.random.randint(m*, n, size, dtype)	[m, n) 범위의 정수값을 생성하여 size 크기의 array 리턴. m값만 입력할 경우 m 미만의 정수값만 생성.
np.random.choice(a*, size, replace=True, p=None)	array a 의 element들로 size 크기의 랜덤 array 생성. (p: 각 element가 등장할 확률분포. None일 경우 정규분포를 따름)
np.random.random(size) np.random.sample(size) np.random.ranf(size) np.random.random_sample(size)	[0,1) 범위의 실수값을 생성하여 size 크기의 aray 리턴.
np.arange(m, n*, step, dtype)	m부터 n-1까지의 오름차순 array 생성. step 지정 가능.  - 인자를 한 개(n)만 입력할 경우 0부터 n-1까지의 array 생성.
np.zeros(shape*, dtype)	shape 모양의 array를 0으로 채워줌. default는 실수값.
np.ones(shape*, dtype)	shape 모양의 array를 1로 채워줌. default는 실수값.
np.empty(shape*, dtype)	shape 모양의 array를 값 할당 없이 생성. 별도로 초기화하기 전에는 배정된 메모리 공간에 원래 저장되어있던 값을 가짐.
np.full(shape*, fill_value*, dtype)	shape 모양의 array를 fill_value로 채워줌.

* 필수 입력값, 나머지는 optional.

 

주의) rand와 randn을 제외하고는, 1차원이 아닌 다차원 array를 생성할 때 size를 튜플 형태로 입력해야 한다. ex) zeros((2,3))