numpy を使用して乱数を生成するための実践的なヒント

numpy を使用して乱数を生成するための実践的なヒント、具体的なコード例が必要です

乱数は、データ サイエンスや機械学習で幅広い用途に使用できます。 Python では、numpy は乱数生成関数の豊富なセットを提供する広く使用されている数学ライブラリです。この記事では、numpy ライブラリで乱数を生成するための実践的なテクニックを紹介し、具体的なコード例を示します。

1. ランダムな整数の生成

ランダムな整数の生成は一般的な要件です。 numpy ライブラリは、指定された範囲内のランダムな整数を生成する randint 関数を提供します。次のコード例では、0 ～ 9 の範囲の 10 個のランダムな整数を生成します。

import numpy as np

random_integers = np.random.randint(0, 10, size=10)
print(random_integers)

2. ランダムな浮動小数点数の生成

ランダムな浮動小数点数の生成も一般的な要件です。 numpy ライブラリのrandom関数は、さまざまな分布を持つランダムな浮動小数点数を生成するrand関数とuniform関数を提供します。次のコード例は、0 ～ 1 の範囲のランダムな浮動小数点数を生成します:

import numpy as np

random_float = np.random.rand()
print(random_float)

また、次のコード例は、1 ～ 10 の範囲のランダムな浮動小数点数を生成します:

import numpy as np

random_float = np.random.uniform(1, 10)
print(random_float)

3. ランダム配列の生成

ランダム配列の生成は一般的な要件です。numpy ライブラリには、標準正規分布に準拠するランダム配列を生成する randn 関数が用意されています。次のコード例では、5 行 3 列のランダム配列を生成します。

import numpy as np

random_array = np.random.randn(5, 3)
print(random_array)

4. 乱数シードを設定します

乱数を使用する場合、次のことを確認する必要がある場合があります。生成される乱数は次のとおりです。シーケンスは反復可能です。 numpy ライブラリは、乱数生成の順序を決定するために乱数シードを設定するためのシード関数を提供します。次のコード例では、乱数シードを 1 に設定し、5 つのランダムな整数を生成します。

import numpy as np

np.random.seed(1)
random_integers = np.random.randint(0, 10, size=5)
print(random_integers)

同じ乱数シードを設定することで、生成される乱数シーケンスが実行ごとに同じであることを保証できます。

概要:

この記事では、numpy ライブラリで乱数を生成するための実用的なテクニックをいくつか紹介します。 randint、rand、uniform、randn 関数を使用すると、要件を満たす乱数を簡単に生成できます。さらに、乱数シードを設定することにより、生成される乱数シーケンスが再現可能であることを保証できます。この記事が、読者が numpy ライブラリをより適切に適用して乱数を生成するのに役立つことを願っています。

以上がnumpy を使用して乱数を生成するための実践的なヒントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。