4.11.4 standard_normal(): 자연스러운 정규분포 난수

기계(rg)의 standard_normal() 버튼은 단순히 골고루 숫자를 뽑는 것이 아니라, 자연계의 법칙을 따르는 정밀한 종 모양(정규분포) 데이터를 생성합니다. 평균(0) 근처의 숫자가 쏟아져 나오고, 극단적인 숫자(크거나 작은 숫자)는 아주 가끔만 나옵니다. 인공지능(AI) 딥러닝 신경망 모델을 갓 구워냈을 때 초기 뇌세포 가중치를 세팅하는 용도로 가장 많이 쓰입니다.

# 앞에서 만든 기계 사용 가정: rg = np.random.default_rng(12345)

# 평균이 0이고, 표준편차가 1인 진짜 '자연스러운' 데이터 10개 뽑기
natural_data = rg.standard_normal(10)
print("🎲 정규분포 난수 10개:\n", natural_data)

# (4행 3열) 모양의 정규분포 난수 매트릭스
matrix_data = rg.standard_normal((4, 3))
print("\n🎲 정규분포 배열:\n", matrix_data)

[실행 결과]

🎲 정규분포 난수 10개:
 [ 0.30471708 -1.03998411  0.7504512   0.94056472 -1.95103519
 -1.30217951  0.1278404  -0.31624259 -0.01680116 -0.85304393]

🎲 정규분포 배열:
 [[ 0.87939797  0.77779194  0.0660307 ]
 [ 1.12724121  0.46750934 -0.85929246]
 [ 0.36875078 -0.9588826   0.8784503 ]
 [-0.04992591 -0.18486236 -0.68092954]]

자세히 결과를 보면 대부분의 값이 0을 중심으로 1이나 -1 근처에 몰려 있는 것을 알 수 있습니다. 극단적인 값은 매우 드뭅니다!