本ページでは、Python の数値計算ライブラリである、Numpy を用いて各種の乱数を出力する方法を紹介します。
一様乱数を出力する
一様乱数 (0.0 – 1.0) の間のランダムな数値を出力するには、numpy.random.rand(出力する件数) を用います。
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>>> import numpy as np >>> # 一様乱数 を 1 件出力する >>> np.random.rand() 0.5880118049738298 >>> # 一様乱数 を 3 件出力する >>> np.random.rand(3) array([ 0.44895901, 0.39833764, 0.99688209]) >>> # 一様乱数 を 3 x 4 の行列で出力する >>> np.random.rand(3, 4) array([[ 0.0526965 , 0.01470381, 0.33005156, 0.14598275], [ 0.41548295, 0.69093009, 0.78780918, 0.4854191 ], [ 0.89098149, 0.23846317, 0.49385737, 0.54687586]]) |
正規乱数を出力する
正規分布に従う乱数を出力するには、numpy.random.normal(平均, 標準偏差, 出力する件数) を用います。引数を省略した場合、平均=0.0, 標準偏差=1.0, 出力する件数= 1 件 で出力されます。
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>>> # 標準正規乱数 (平均:0.0, 標準偏差:1.0) に従う乱数を 1 件出力 >>> np.random.normal() 0.12890432430863327 >>> # 平均:50, 標準偏差:10 の正規分布に従う乱数を 1 件出力 >>> np.random.normal(50, 10) 55.23859599943137 >>> # 平均:50, 標準偏差:10 の正規分布に従う乱数を 10 件出力 >>> np.random.normal(50, 10, 10) array([ 41.47842808, 55.36697519, 55.41006179, 60.46076945, 47.02306476, 46.17782061, 48.31107382, 74.0148896 , 51.92453455, 52.87749175]) >>> # 平均:50, 標準偏差:10 の正規分布に従う乱数を 3 x 4 の行列で出力する >>> np.random.normal(50, 10, (3, 4)) array([[ 57.94314009, 46.10303583, 44.18268309, 49.67259448], [ 53.14574004, 68.02533654, 48.31198285, 41.4084188 ], [ 44.09861297, 36.2995853 , 50.52124654, 51.25787869]]) |
特定の区間の整数をランダムに出力する
特定の区間の乱数を出力するには、numpy.random.randint(下限[, 上限,[, 出力する件数]]) を用います。
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>>> # 0-10 の間の整数を 1 件出力する >>> np.random.randint(10) 0 >>> # 10-15 の間の整数を 1 件出力する >>> np.random.randint(10, 15) 11 >>> # 1-100 の間の整数を 10 件出力する >>> np.random.randint(1, 100, 10) array([10, 18, 59, 62, 98, 61, 60, 1, 90, 59]) |
配列をランダムにシャッフルする
配列の順番をランダムに並び替えるには、numpy.random.shuffle(シャッフル対象の配列) を用います。
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>>> arr1 = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] >>> np.random.shuffle(arr1) >>> arr1 ['B', 'A', 'C', 'D', 'E'] |
乱数のシードを設定する
numpy.random.seed(seed=シードに用いる値) をシード (種) を指定することで、発生する乱数をあらかじめ固定することが可能です。乱数を用いる分析や処理で、再現性が必要な場合などに用いられます。
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>>> # シードを 32 に設定して乱数を出力 >>> np.random.seed(seed=32) >>> np.random.rand() 0.8588892672930397 >>> # シードを 32 に設定して乱数を出力 (同じ乱数が出力されます) >>> np.random.seed(seed=32) >>> np.random.rand() 0.8588892672930397 |
参考: Random sampling (numpy.random) — NumPy v1.10 Manual