In [1]:

    

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline


    

In [2]:

    

x = np.random.random(1000)
x.shape


    

    
Out[2]:





(1000,)

In [3]:

    

plt.hist(x)
plt.show()


    

In [8]:

    

x = np.random.randn(10000) #표준 정규 분포 난수 평균값이 0이고 표준편차가 1인 
#디폴트로 평균이 0 인 그리고 표준편차는 1인 확률분포에서 그확률에 근거하여 난수를 10000개 뽑는다. 
#표준편차란 종모양의 확률분포 그래프의 중앙 폭


    

In [9]:

    

print(x[:10])


    

    




[-0.76868523  0.18703     0.23087746  0.84915373 -1.0156318   0.52540427
  0.63934021 -0.0329275   2.64971843 -0.8179517 ]

In [10]:

    

plt.hist(x, bins = 200)
plt.show()


    

In [11]:

    

np.mean(x) #평균값은 0에 근거하게 나온다.


    

    
Out[11]:





0.0069152341226038942

In [12]:

    

np.std(x) #표준편차 구하기 1에 근사하게 나온다.


    

    
Out[12]:





1.0018288338319146

In [ ]:

    

#표준정규분포와 가우시안이라는 말이 같은 말이다.