5주차 1교시: 난수와 시드

각 단계는 개념 이해 → 전체 코드 실행 → 결과 확인 → 원리 설명으로 이어집니다. 색상 배열에서 선택을 익힌 뒤 막대의 높이와 원의 위치에 적용합니다. 각 실습에는 준비부터 출력까지 포함한 코드가 있어 해당 코드 하나를 새 Colab 셀에서 바로 실행할 수 있습니다. A·B 비교도 코드를 각각 제공합니다. 6단계에서 시드와 코드 변경의 영향을 분석하고, 8단계에서 색과 높이를 함께 설계합니다. 실습 번호는 주요 학습 단계의 번호와 같습니다.

4주차에는 리스트에 저장한 색을 순서대로 사용하거나 인덱스로 색을 지정했습니다. 같은 코드를 다시 실행하면 같은 자리에 같은 색이 나타났습니다. 다른 색 조합을 만들려면 색을 지정한 값을 직접 수정해야 했습니다.

이번에는 우리가 색상 목록을 정하고, 프로그램은 그중에서 각 칸의 색을 무작위로 선택합니다. 아래는 같은 코드와 세 가지 색으로 만든 실행 예시입니다. 코드를 수정하지 않아도 실행할 때마다 색의 배열이 달라질 수 있습니다.

두 이미지에서 칸의 개수·위치·크기는 같고 색의 순서는 다릅니다. 두 번째 이미지에는 세 가지 색 중 두 가지만 나타났습니다. 다음 절에서는 같은 색이 반복되거나 일부 색이 선택되지 않는 이유를 설명합니다.

무작위 선택

난수는 무작위성을 나타내도록 생성한 수입니다. 이 수업에서 사용하는 Python의 random 모듈은 정해진 계산 절차로 난수를 생성합니다. 프로그램은 난수를 이용해 목록에서 색을 선택하거나, 정해진 범위에서 막대 높이에 사용할 정수를 선택합니다. 이렇게 일부 규칙을 유지하면서 색이나 높이를 바꾸는 것을 변주라고 합니다.

상자에 서로 다른 색의 카드 세 장이 있다고 가정합니다. 한 장을 뽑은 뒤 다시 넣으면, 다음에도 같은 색을 뽑을 수 있습니다. 프로그램도 매번 같은 세 가지 색 중에서 하나를 선택합니다. 따라서 색마다 선택되는 횟수가 다르거나, 한 번도 선택되지 않는 색이 있을 수 있습니다.

선택과 중복

색을 선택해도 원래 목록에서 그 색을 지우지 않습니다. 세 색이 각각 한 번씩 들어 있는 목록이라면, 매 선택에서 각 색이 선택될 확률은 같습니다. 그렇다고 여섯 칸에 각 색이 정확히 두 번씩 나타나는 것은 아닙니다.

‘무작위’는 매번 다른 값이 나온다는 뜻이 아닙니다. 같은 색이 이어지거나 어떤 색이 빠져도 정상입니다. 모든 색을 한 번씩 사용하는 배열과, 매번 세 후보 중 하나를 선택하는 배열은 서로 다른 규칙입니다.

고정과 변화

고정 요소는 실습에서 바꾸지 않는 값이나 설정입니다. 변화 요소는 프로그램이 무작위로 선택하는 값입니다. 색상 배열에서는 색만, 막대 배열에서는 높이만, 원의 위치 실습에서는 x좌표만 선택합니다.

우리는 후보와 범위를 정하고, 프로그램은 그 안에서 값을 선택합니다. 선택할 수 있는 대상을 제한하면서 결과에 변화를 주는 방식을 통제된 우연이라고 합니다.

실제 작가의 데이터 아트 사례

데이터 아트는 데이터를 재료로 삼아 이미지·소리·공간을 구성하는 예술적 접근입니다. 실제 작가들은 데이터를 어떤 시각적 형태로 변환할까요? 다음 두 작품에서 작가가 선택한 데이터와 화면을 생성하는 방식을 살펴봅니다.

사례 1. 료지 이케다, 〈data.tron〉, 2007

료지 이케다는 〈data.tron〉에서 수학적 원리와 데이터를 결합해 영상의 각 픽셀을 계산합니다. 대형 화면에 투사된 숫자와 패턴은 관람자가 데이터의 규모와 밀도를 시각적으로 경험하게 합니다. 작가의 공식 설명은 이 작품을 수학적 계산에 기반한 시청각 설치로 소개합니다.

관찰할 점 숫자는 정보를 읽는 기호이면서, 반복과 명암을 구성하는 시각 요소이기도 합니다. 사진에서 개별 숫자와 전체 화면의 패턴을 번갈아 관찰해 봅니다.

사례 2. 레픽 아나돌, 〈Unsupervised〉, 2022, MoMA 전시

레픽 아나돌은 MoMA 소장품 데이터를 학습한 인공지능 모델로 새로운 형태와 색채를 실시간으로 생성합니다. 전시장 안의 빛·움직임·소리와 외부 날씨도 변화하는 영상과 음향에 영향을 줍니다. 소장품 데이터는 학습의 재료가 되고, 전시장 환경은 작품의 변화에 관여하는 입력이 됩니다. MoMA 전시 설명에서 제작 방식과 기록 영상을 확인할 수 있습니다.

관찰할 점 어떤 데이터를 사용할지, 그 데이터가 화면에 어떻게 영향을 줄지를 작가가 설계합니다. 전시 기록 영상에서 시간에 따라 달라지는 색채와 형태를 관찰해 봅니다.

3주차에는 이미지를 그리기 위해 Pillow를 불러왔습니다. 이번에는 무작위 선택에 필요한 random 모듈을 불러옵니다. 모듈은 관련 변수·함수 등을 정의한 코드의 단위입니다. import random을 실행하면 이 모듈의 기능을 사용할 수 있습니다. random은 Python에 포함되어 있어 별도로 설치할 필요가 없습니다.

함수는 특정 작업을 수행하는 코드 묶음입니다. 지금까지 사용한 print()는 값을 출력하는 함수입니다. 이번에는 random 모듈의 함수를 사용합니다. 색을 선택할 때는 함수의 괄호 안에 색상 목록을 지정하고, 정수를 선택할 때는 최솟값과 최댓값을 지정합니다.

실습 준비

Colab에서 새 노트북을 만들고 이름을 week05_period1_이름으로 바꿉니다. 각 실습의 전체 코드를 새 코드 셀에 입력하고 셀 전체를 실행합니다. 이전 셀을 실행하지 않아도 필요한 모듈·팔레트·캔버스가 모두 준비됩니다. ‘시연’은 개념을 숫자로 확인하는 짧은 예제입니다.

색상 배열

같은 크기의 사각형 여섯 개를 나란히 배치해 색을 비교합니다. 3주차에 배운 draw.rectangle()로 사각형을 그리고, 4주차에 배운 반복문으로 여섯 번 반복합니다. 사각형의 크기와 간격은 유지하고 색만 바꿉니다.

여백과 팔레트

캔버스는 660 × 220이고 배경색은 (245, 240, 228)입니다. 아래 세 가지 색을 후보로 사용합니다. 사용할 색을 모아 놓은 목록을 팔레트라고 합니다.

• 청회색(37, 62, 78)낮은 명도의 청회색
• 녹색(111, 143, 126)중간 명도의 녹색
• 황토색(211, 155, 42)청회색과의 색상 대비

좌표와 반복

경계 상자는 도형이 들어갈 사각형 영역입니다. (x, 60, x + 80, 160)은 왼쪽·위·오른쪽·아래 좌표를 차례로 지정합니다. 가로 좌표의 차이는 80, 세로 좌표의 차이는 100입니다. x만 100씩 늘리면 같은 크기의 사각형을 오른쪽에 차례로 그릴 수 있습니다.

Image.new()는 반복문 앞에, display(image)는 반복문 뒤에 둡니다. 캔버스를 한 번 만들고, 사각형 여섯 개를 그린 뒤 이미지를 출력합니다.

색상 선택

palette[0]은 팔레트의 첫 번째 색을 지정합니다. random.choice(palette)는 팔레트에서 항목 하나를 무작위로 선택합니다. choice는 ‘선택’이라는 뜻입니다.

팔레트의 대괄호 [ ]는 여러 색을 리스트로 묶습니다. 각 색의 소괄호 (37, 62, 78)는 R·G·B 값을 하나의 튜플로 묶습니다. choice()는 리스트에서 색상 튜플 하나를 선택합니다.

선택값의 사용

color = random.choice(palette)는 오른쪽의 함수를 먼저 실행하고, 선택한 값을 왼쪽 변수에 저장합니다. 아래는 녹색이 선택된 경우입니다. choice()가 직접 사각형을 그리는 것은 아닙니다.

1. 01선택random.choice(palette)후보 중 RGB 튜플 하나
2. 02저장color = (111, 143, 126)변수에 선택값 저장
3. 03사용fill=color녹색으로 사각형 채우기

선택한 값은 다시 저장하기 전까지 유지됩니다. 같은 color를 두 번 출력하거나 여러 도형의 색으로 사용해도 그 과정에서 색을 새로 선택하지 않습니다. 색을 다시 선택하려면 choice()를 다시 실행해야 합니다.

시연: 선택과 출력

choice()를 실행할 때 색을 선택합니다. print(color)는 저장된 값을 읽어 출력하므로 두 번 출력해도 같은 값입니다. 교수자 시연에서 선택 한 번과 출력 두 번을 구분합니다.

import random

palette = [(37, 62, 78), (111, 143, 126), (211, 155, 42)]
color = random.choice(palette)
print(color)
print(color)

반복문 안의 선택

각 칸마다 색을 고르려면 color = random.choice(palette)를 반복문 안에 작성합니다. 매 반복에서 색 선택 → 변수에 저장 → 사각형 그리기 순서로 실행합니다. 반복문 밖에서 한 번만 선택하면 모든 칸에 그 색을 사용합니다. 반복문 안의 줄은 스페이스 네 칸을 들여씁니다.

실습 2-A. 색상 선택

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

palette = [
    (37, 62, 78),
    (111, 143, 126),
    (211, 155, 42),
]

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

for i in range(6):
    x = 40 + i * 100
    color = random.choice(palette)
    draw.rectangle((x, 60, x + 80, 160), fill=color)

display(image)

팔레트 수정

choice()는 색을 선택하는 함수이고, palette는 선택할 색을 저장한 리스트입니다. 팔레트에서 황토색을 산호색으로 바꾸면 선택 가능한 색이 달라집니다. 이번 실습에서는 색상 후보 하나만 바꾸고, 선택 함수와 사각형의 위치·크기는 유지합니다.

실습 2-B. 색상 후보

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

palette = [
    (37, 62, 78),
    (111, 143, 126),
    (201, 111, 93),
]

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

for i in range(6):
    x = 40 + i * 100
    color = random.choice(palette)
    draw.rectangle((x, 60, x + 80, 160), fill=color)

display(image)

팔레트 수정 전후의 실행 예시입니다. 실제 실행에서는 각 칸의 색을 다시 선택하므로 색 순서도 달라질 수 있습니다. 기존 이미지에서 황토색 부분만 교체하는 것이 아니라, 모든 칸의 색을 다시 선택해 새 이미지를 그립니다.

지금까지는 반복문 안에서 각 칸의 색을 선택했습니다. 이번에는 color = random.choice(palette)를 for문 앞으로 옮깁니다. 이 줄을 반복문 안에 쓰는지, 앞에 쓰는지에 따라 색을 선택하는 횟수가 달라집니다.

for문 앞의 줄은 반복을 시작하기 전에 한 번 실행됩니다. for문 아래에서 네 칸 들여쓴 줄은 반복할 때마다 실행됩니다. 따라서 사각형을 여섯 번 그려도 색은 한 번만 선택할 수 있습니다.

실행 순서

그림의 숫자는 반복 순서입니다. B의 첫 반복에서는 i = 0으로 x를 40으로 계산한 뒤 색을 선택하고 첫 사각형을 그립니다. 다음 반복에서는 i = 1로 x를 140으로 계산하고 색을 다시 선택합니다. 이 과정을 i가 5일 때까지 반복합니다.

들여쓰기는 반복할 코드의 범위를 표시합니다. 색 선택 줄을 for문 앞으로 옮기면 반복 대상에서 빠집니다. 사각형을 그리는 줄은 그대로 반복문 안에 있으므로 그리는 횟수는 여섯 번으로 유지됩니다.

실습 3. 선택 횟수

A와 B는 각각 새 셀에서 실행합니다. 사각형을 그리는 횟수는 같고, 색을 선택하는 줄의 위치만 다릅니다.

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

palette = [
    (37, 62, 78),
    (111, 143, 126),
    (201, 111, 93),
]

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

color = random.choice(palette)
for i in range(6):
    x = 40 + i * 100
    draw.rectangle((x, 60, x + 80, 160), fill=color)

display(image)

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

palette = [
    (37, 62, 78),
    (111, 143, 126),
    (201, 111, 93),
]

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

for i in range(6):
    x = 40 + i * 100
    color = random.choice(palette)
    draw.rectangle((x, 60, x + 80, 160), fill=color)

display(image)

A의 색과 B의 색 순서는 실행할 때마다 달라질 수 있습니다. 예시와 같은 색이 나올 필요는 없습니다.

색을 선택할 때는 리스트를 사용했습니다. 막대의 높이를 정할 때는 최솟값과 최댓값 사이에서 정수 하나를 선택합니다. 정수는 20, 21처럼 소수 부분이 없는 수입니다.

random.randint(20, 140)은 20과 140을 포함한 정수 하나를 선택합니다. height = random.randint(20, 140)은 그 값을 변수 height에 저장합니다. height는 ‘높이’를 뜻합니다. 선택한 정수를 height에 저장한 뒤, 막대를 그릴 때 사용합니다.

범위와 선택값

작은 범위로 먼저 확인합니다. random.randint(3, 6)에서 3과 6은 선택 가능한 양 끝값입니다. 그 사이의 3·4·5·6 중 하나가 실행 결과로 나옵니다. 아래는 그중 5가 선택된 한 번의 실행을 나타냅니다.

괄호 안의 두 수는 선택 가능한 범위이고, 함수가 반환하는 수는 이번에 선택된 값입니다. 3~6에는 3, 4, 5, 6의 네 정수가 들어 있습니다. 20~140에도 양 끝을 포함한 정수만 들어 있으며, 범위 안의 정수를 모두 출력하는 것은 아닙니다.

코드 전체를 number = random.randint(3, 6)으로 적으면 오른쪽에서 정수 하나를 반환받아 왼쪽 변수 number에 저장합니다. 위 결과 카드의 number = 5는 5가 선택된 순간의 저장 상태를 보여 줍니다. 다음 실행의 결과까지 5로 고정한다는 뜻은 아닙니다.

randint()는 선택한 숫자의 용도를 정하지 않습니다. 같은 수를 height에 저장하면 막대 높이 계산에, x에 저장하면 가로 위치 계산에 사용할 수 있습니다. 선택한 숫자가 높이와 위치 중 무엇을 결정하는지는 해당 값을 사용하는 그리기 코드에 따라 달라집니다.

range와 randint

시연: 정수 출력

교수자 시연에서 정수 선택 한 번과 출력 두 번을 구분합니다. 두 줄에는 같은 수가 출력됩니다. 셀 전체를 다시 실행하면 20 이상 140 이하의 정수를 새로 선택합니다.

import random

height = random.randint(20, 140)
print(height)
print(height)

막대의 좌표

막대의 높이를 비교할 수 있도록 아래쪽 끝을 같은 높이에 맞춥니다. 색상 배열과 같은 draw.rectangle()을 사용하되, 아래쪽 y좌표를 180으로 고정하고 위쪽 y좌표를 180 - height로 계산합니다.

3주차에 배운 것처럼 이미지의 y좌표는 아래로 갈수록 커집니다. 높이가 커질수록 위쪽 y좌표는 작아져 막대가 위로 길어집니다. height는 막대의 위쪽과 아래쪽 y좌표 차이를 뜻합니다.

다음 실습의 두 코드는 모두 청회색 막대를 그립니다. 개수·가로 위치·너비·아래쪽 좌표를 고정하고, height를 선택하는 범위의 차이를 비교합니다.

높이와 좌표 계산

1. 01높이 선택height = 12020~140에서 선택된 예시
2. 02위쪽 좌표 계산180 - 120 = 60아래쪽 좌표에서 높이 빼기
3. 03막대 그리기(x, 60, x + 30, 180)위쪽 60 / 아래쪽 180

height를 위쪽 y좌표로 직접 지정하면 값이 커질수록 막대의 위쪽 끝이 아래로 이동합니다. 아래쪽을 180으로 유지한 채 막대를 더 길게 만들려면, 180에서 height를 빼서 위쪽 y좌표를 계산해야 합니다.

높이 범위를 100~140으로 좁히면 높이 100 미만의 막대는 생성되지 않습니다. 선택 가능한 최댓값은 140으로 유지되고 최솟값은 100으로 증가합니다. 높이 범위는 막대 사이에 나타날 수 있는 높이 차이를 제한합니다.

실습 4. 높이 범위

막대 열두 개의 색·너비·간격·아래쪽 좌표는 고정합니다. A와 B를 각각 실행해 최솟값의 차이가 화면에 어떻게 나타나는지 비교합니다.

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

for i in range(12):
    x = 40 + i * 50
    height = random.randint(20, 140)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 30, 180), fill=(37, 62, 78))

display(image)

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

for i in range(12):
    x = 40 + i * 50
    height = random.randint(100, 140)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 30, 180), fill=(37, 62, 78))

display(image)

범위별 실행 예시입니다. 두 코드 모두 색·너비·간격·아래쪽 좌표가 같습니다. 막대의 높이와 순서는 예시와 달라도 됩니다.

막대 코드를 다시 실행하면 각 막대의 높이를 새로 선택합니다. 이 방법으로 여러 배열을 만들 수 있습니다. 이 중 하나를 나중에 다시 만들려면 각 막대의 높이를 처음과 같은 순서로 선택해야 합니다.

Python의 random 모듈은 계산으로 난수를 생성합니다. 이 계산을 시작할 때 사용하는 값이 시드(seed)입니다. random.seed(21)은 시작값을 21로 설정합니다. 같은 Python 환경에서 시드와 난수 함수의 종류·범위·실행 순서를 유지하면 같은 값이 같은 순서로 선택됩니다.

선택 순서의 재현

seed(21)의 21은 다음에 나올 숫자를 뜻하지 않습니다. 위 예시에서 첫 숫자는 22이며, 다음에는 54가 나옵니다. 시드는 난수 계산의 초기 상태를 정하는 값입니다. 시드의 수치가 크다고 생성되는 난수도 커지거나 이미지의 완성도가 높아지는 것은 아닙니다.

시드를 다시 설정하지 않고 난수 함수를 계속 실행하면 다음 값을 생성합니다. 같은 시드를 다시 설정하면 난수 생성기가 같은 초기 상태로 설정됩니다. 따라서 이미지를 재현하려면 시드 설정부터 그리기까지 전체 코드를 다시 실행해야 합니다.

시연: 숫자 재현

교수자 시연에서 시드 설정을 포함한 셀 전체를 두 번 실행합니다. 두 실행 모두 22, 54, 89, 54, 82를 출력합니다. 같은 시드와 난수 호출 순서를 사용하면 생성되는 수열을 재현할 수 있습니다.

import random

random.seed(21)
for i in range(5):
    number = random.randint(1, 100)
    print(number)

시드 설정 코드의 위치

이미지를 재현할 때도 random.seed(21)을 반복문 바로 앞에서 한 번 실행합니다. 시드 설정 줄 앞에는 공백을 넣지 않습니다. 이 줄을 반복문 안에 작성하면 반복할 때마다 난수 생성기가 같은 초기 상태로 설정되어 모든 막대의 높이가 같아집니다.

실습 5. 배열 재현

A → B → A 순서로 실행합니다. 마지막에는 A 셀 전체를 다시 실행해 처음의 배열이 재현되는지 확인합니다.

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

random.seed(21)
for i in range(12):
    x = 40 + i * 50
    height = random.randint(20, 140)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 30, 180), fill=(37, 62, 78))

display(image)

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

random.seed(7)
for i in range(12):
    x = 40 + i * 50
    height = random.randint(20, 140)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 30, 180), fill=(37, 62, 78))

display(image)

시드별 결과

같은 Python 환경에서 코드의 시드만 21 → 7 → 21로 바꾼 결과입니다. A와 C는 같은 순서에 있는 막대의 높이가 모두 일치합니다. B는 다른 배열이지만 일부 막대의 높이는 우연히 같을 수 있습니다.

네 코드는 모두 시드 21을 사용합니다. A를 기준으로 B는 시드 위치, C는 난수 호출 횟수, D는 배경색 하나만 바꿉니다. 먼저 바뀔 결과를 예상하고, 출력된 높이와 이미지를 따로 비교합니다.

실습 6. 코드 변경과 결과의 관계 분석

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

random.seed(21)
for i in range(12):
    x = 40 + i * 50
    height = random.randint(20, 140)
    print(i + 1, height)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 30, 180), fill=(37, 62, 78))

display(image)

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

for i in range(12):
    random.seed(21)
    x = 40 + i * 50
    height = random.randint(20, 140)
    print(i + 1, height)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 30, 180), fill=(37, 62, 78))

display(image)

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

random.seed(21)
preview = random.randint(20, 140)
for i in range(12):
    x = 40 + i * 50
    height = random.randint(20, 140)
    print(i + 1, height)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 30, 180), fill=(37, 62, 78))

display(image)

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

image = Image.new("RGB", (660, 220), (225, 232, 229))
draw = ImageDraw.Draw(image)

random.seed(21)
for i in range(12):
    x = 40 + i * 50
    height = random.randint(20, 140)
    print(i + 1, height)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 30, 180), fill=(37, 62, 78))

display(image)

6-D · 배경색만 변경Python 실행 결과

import random

random.seed(21)
for i in range(4):
    height = random.randint(20, 140)
    print(height)

import random

for i in range(4):
    random.seed(21)
    height = random.randint(20, 140)
    print(height)

import random

random.seed(21)
preview = random.randint(20, 140)
print("먼저 선택:", preview)
for i in range(4):
    height = random.randint(20, 140)
    print("막대 높이:", height)

지금까지는 선택한 정수를 막대의 높이로 사용했습니다. 이번에는 randint()로 선택한 정수를 x에 저장해 원의 가로 위치를 정합니다. 원 하나의 색·크기·y좌표를 고정하고 x좌표만 선택합니다.

원의 좌표

3주차의 draw.ellipse()는 경계 상자 안에 타원을 그립니다. (x, y, x + size, y + size)처럼 가로와 세로의 좌표 차이를 같게 지정하면 원이 됩니다. 이 실습에서는 size를 80, y를 70으로 정하므로 x를 바꾸어도 원의 크기와 세로 위치는 유지됩니다.

너비 660인 캔버스에서 x를 620으로 정하면 원의 오른쪽 끝은 620 + 80 = 700에 놓입니다. 캔버스 너비를 넘기 때문에 원의 오른쪽이 잘립니다. 왼쪽 x좌표뿐 아니라 오른쪽 끝의 좌표도 확인해야 합니다.

범위를 벗어난 원왼쪽 x = 620 · 오른쪽 x = 700

좌표 범위 계산

원의 크기를 정한 뒤, 원 전체가 들어갈 수 있는 x좌표의 범위를 계산합니다. margin은 가장자리에서 안쪽 기준선까지의 간격이며 여기서는 40입니다. 왼쪽 x좌표는 margin 이상이어야 하고, 오른쪽 좌표 x + size는 canvas_width - margin 이하여야 합니다.

random.randint(margin, canvas_width - margin - size)로 이 범위 안의 x를 선택합니다. 셀을 한 번 실행하면 x를 한 번 선택하고, 새 캔버스에 원 하나를 그립니다.

오른쪽 한계

1. 01기준선 계산660 - 40 = 620캔버스 너비에서 여백 빼기
2. 02크기 반영620 - 80 = 540기준선에서 원 크기 빼기
3. 03위치 선택random.randint(40, 540)원 전체가 보이는 범위

620은 원의 오른쪽 끝이 위치할 수 있는 최대 x좌표입니다. x는 경계 상자의 왼쪽 끝이므로 620에서 원의 크기를 뺀 값 이하여야 합니다. 원 크기가 120으로 커지면 최댓값은 620 - 120 = 500으로 줄어듭니다.

실습 7. 위치 범위

A에서 잘리는 이유를 확인한 뒤 B를 실행합니다. 두 코드 모두 원의 크기는 80, y좌표는 70입니다.

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

canvas_width = 660
margin = 40
size = 80
x = 620
y = 70

image = Image.new("RGB", (canvas_width, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)
draw.ellipse((x, y, x + size, y + size), fill=(201, 111, 93))

display(image)
print("왼쪽 x:", x)
print("오른쪽 x:", x + size)

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

canvas_width = 660
margin = 40
size = 80
x = random.randint(margin, canvas_width - margin - size)
y = 70

image = Image.new("RGB", (canvas_width, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)
draw.ellipse((x, y, x + size, y + size), fill=(201, 111, 93))

display(image)
print("왼쪽 x:", x)
print("오른쪽 x:", x + size)

수정 후 실행 예시x 선택 · 크기 80 유지

3교시 포스터에서는 같은 원리로 크기를 먼저 정하고 x와 y의 범위를 계산합니다. 가로와 세로 모두 원의 크기를 고려합니다.

실습 7-C. 크기가 다른 원의 최대 위치

크기 80일 때와 120일 때의 x 최댓값을 먼저 계산합니다. 아래 코드는 무작위 위치 대신 각 범위의 최댓값에 원을 놓아, 두 원의 오른쪽 끝이 같은 기준선에 닿는지 확인합니다.

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display

canvas_width = 660
margin = 40

for size in [80, 120]:
    x_max = canvas_width - margin - size
    x = x_max
    y = 50
    image = Image.new("RGB", (canvas_width, 220), (245, 240, 228))
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    draw.ellipse((x, y, x + size, y + size), fill=(201, 111, 93))
    print("크기:", size, "x 범위:", margin, "~", x_max)
    print("오른쪽 끝:", x + size)
    display(image)

크기 80 · x = 540Python 실행 결과

크기 120 · x = 500Python 실행 결과

지금까지는 색 또는 높이 하나를 선택했습니다. 이번에는 막대 하나를 그릴 때 높이 선택 → 색 선택 → 두 값을 사용해 그리기를 수행합니다. 막대 여섯 개의 위치·너비·아래쪽 좌표는 고정합니다.

실습 8. 여섯 막대의 색과 높이 설계

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

# 내가 정하는 설정
seed = 21
min_height = 40
max_height = 140
palette = [(37, 62, 78), (111, 143, 126), (201, 111, 93)]

image = Image.new("RGB", (660, 220), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

random.seed(seed)
for i in range(6):
    x = 50 + i * 100
    height = random.randint(min_height, max_height)
    color = random.choice(palette)
    draw.rectangle((x, 180 - height, x + 60, 180), fill=color)
    print("막대", i + 1, "높이", height, "색", color)

display(image)

8 · 시드 21의 색과 높이 배열Python 실행 결과

개념 복습

오류 점검

2교시 예고

1교시에서는 색상 후보에서 색을, 정수 범위에서 높이와 x좌표를 선택했습니다. 2교시에서는 선택한 수를 원의 크기로 사용하고, “크기가 60 이상이면 강조색을 사용한다”와 같은 규칙을 추가합니다. 이 규칙을 작성하는 비교식과 if / elif / else 조건문을 배웁니다. 1·2교시의 원리를 함께 활용한 작품 제작은 3교시 포스터 실습으로 이어집니다.

• Python 공식 문서: random, Generate pseudo-random numbersseed(), 양 끝을 포함하는 randint(), 비어 있지 않은 시퀀스에서 항목을 고르는 choice(), 재현 가능성에 관한 공식 설명
• Python 공식 튜토리얼: Modulesimport로 모듈의 정의와 기능을 현재 프로그램에서 사용하는 방식에 관한 공식 설명
• Ryoji Ikeda: data.tron2007년 시청각 설치의 공식 작품 설명과 사진, 수학적 원리와 데이터를 결합한 픽셀 계산
• MoMA: Refik Anadol, Unsupervised2022~2023년 전시의 공식 설명과 기록 영상, 소장품 데이터 학습과 환경 입력에 따른 실시간 생성
• Pillow 공식 문서: ImageDraw경계 상자에 사각형이나 타원을 그리고 fill 색상을 적용하는 방법에 관한 공식 설명
• MoMA: Ellsworth Kelly, Spectrum Colors Arranged by Chance VI색상 후보, 격자, 우연한 배열의 관계를 살펴볼 수 있는 공식 소장품 기록
• MoMA Audio: Ellsworth Kelly, Colors for a Large Wall수학적 체계에 따라 색을 우연히 배치한 콜라주와 이후 작품의 관계를 설명하는 공식 큐레이터 오디오
• Whitney Museum: Casey Reas, {Software} Structures자연어 규칙에서 출발해 소프트웨어로 계속 변화하는 구조를 실행하는 작품의 공식 설명