[Python] - 모듈탐구 random - Python을 처음하신다구요? 그런당신을 위해 준비했습니다!

2번째 모듈 탐구 이번 살펴볼 모듈은 random이다. 사실 random을 컴퓨터에서 완전히 구현하는 것은 불가하다고 본다. 일정수의 주기를 가지고 생성하는 유사 난수 생성기(PRING)로 난수를 생성하게 되는데, 이 난수를 더욱 잘 처리할 수 있게 도와주는 모듈이 random 모듈이다.

---

일단 random모듈에서 제공하는 함수는 Random 클래스에 정의된 클래스 메서드 이다.(random 모듈에서 제공하는 클래스는 random과 systemrandom 2가지이다.) 그중 대부분의 함수는 다음의 random.random()이라는 [0, 1.0) 사이 무작위 float를 반환하는 기본 함수에 의존한다.

 

난수 생성기를 관리하는 함수

random.seed(a=None) : 난수 생성기는 무엇을 기준으로 난수를 생성할지 기준(Seed값)을 가지게 된다. seed함수는 이 기준값을 초기화 하주며, None으로 정의될 경우 현재의 시스템 시간이 seed로 사용된다.

 

* 난수생성기의난수 생성기의 현재 상태는 getstate()로 구할 수 있고, setstate()로 설정할 수도 있다.(이를 이용하여 난수 생성기의 당시 상태를 저장, 불러올 수 있다.)

 

난수 생성기의 생성 함수

1. random.randbytes(n) : n자리의 무작의 byte를 생성한다/

2. random.randrange(start, stop, step) : range(start, stop, step)중 임의로 선택된 요소를 반환한다. 만약 파라미터가 1개가 주어지면 range(parameter)에서 무작위로 선택한다.

3. random.randint(a, b) : a <=N <=b에 부합하는 임의의 N을 반환한다.

4. random.getrandbits(k) : k bit로 이루어진 양의 정수를 반환한다.

5. random.random() : [0.0, 1.0)의 구간에서 임의의 부동 소수점 숫자를 반환한다.

6. random.uniform(a, b) : a <=N <=b에 부합하는 임의의 부동소수점 N을 반환한다.(b> a인 경우 반대로)

>>> import random
>>> random.randbytes(3)
b'\x81\xebA'
>>> random.randrange(0,10)
2
>>> random.randint(0,10)
7
>>> random.getrandbits(3)
7
>>> random.random()
0.3533718176197945
>>> random.uniform(3,5)
3.3321894552898152

 

난수 생성기의 시퀀스 처리 함수

1. random.choice(seq) : 비어있지 않은 seq에서 임의의 요소를 반환한다.

2. random.choices(population, k=n) : population에서 중복을 허락하며 길이가 k인 list를 반환한다.

3.. random.sample(population, k) : population에서 중복을 허락하지 않고 길이가 k인 list를 반환한다. 

4. random.shuffle(seq) : seq를 섞습니다.

>>> import random
>>> a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> random.choice(a)
7
>>> random.choices(a,k=5)
[2, 10, 5, 7, 5]
>>> random.sample(a,5)
[9, 6, 5, 8, 3]
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[7, 8, 4, 1, 3, 2, 9, 5, 6, 10]

 

* Python은 메르센 트위스터(Mersenne Twister)라는 난수 생성기를 사용한다. 이는 53비트의 정밀도와 2**19937-1의 주기를 가지는데(총각 그게 좋은 거유~?) 혹시나 자신만의 난수 생성기를 사용할 사람은 random클래스를 상속받아서 쓰라고 API에 쓰여있다.

* random모듈의 실수 반환 랜덤은 수학적인 radom함수를 다수 가지고 있다. 필자는 수학을 못해서 넘어갔지만, 공학도 분들께서는 gauss, expovariate, gammavariate, weibullvariate(아니 영어도 무슨 뜻인지 모르겠다.)등을 보고 사용하도록 하자

 

* 출처 : docs.python.org/ko/3/library/random.html

random — 의사 난수 생성 — Python 3.9.4 문서

---

'm번모시았알을 d. 간 o 다이는 nr보 a아듈'

다음 시간은 다른 모듈 탐구 포스팅으로 여러분들을 찾아뵙겠다.