numpyを使って乱数を生成する方法

numpy は、Python で非常に一般的に使用される科学計算ライブラリであり、多くの高速かつ効率的な数値演算とデータ処理関数を提供します。 numpy では簡単に乱数を生成できます。この記事では、numpyで乱数を生成する方法と具体的なコード例を紹介します。

numpyで乱数を生成する関数は主にrandomモジュール配下のrand()関数、randn()関数、randint()関数、uniform()関数、normal()関数などがあります。

1. rand() 関数: この関数は、[0,1) の間で均一に分散された乱数を生成するために使用されます。 1次元配列を生成するか2次元配列を生成するかなど、生成される乱数の形状を指定できます。

サンプル コードは次のとおりです。

import numpy as np

#生成一个具有5个元素的一维数组
arr1 = np.random.rand(5)
print(arr1)

#生成一个2行3列的二维数组
arr2 = np.random.rand(2, 3)
print(arr2)

2. randn() 関数: この関数は、標準正規分布 (平均 0、標準偏差) から乱数を生成するために使用されます。 1) 。同様に、生成される乱数の形状を指定できます。

サンプル コードは次のとおりです。

import numpy as np

#生成一个具有5个元素的一维数组
arr1 = np.random.randn(5)
print(arr1)

#生成一个2行3列的二维数组
arr2 = np.random.randn(2, 3)
print(arr2)

3. randint() 関数: この関数は、指定された範囲内のランダムな整数を生成するために使用されます。乱数整数を生成するための下限と上限、および生成される乱数の形状を指定する必要があります。

サンプル コードは次のとおりです。

import numpy as np

#生成一个在[0,10)之间的一维整数数组
arr1 = np.random.randint(0, 10, size=5)
print(arr1)

#生成一个在[0,10)之间2行3列的二维整数数组
arr2 = np.random.randint(0, 10, size=(2, 3))
print(arr2)

4. uniform() 関数: この関数は、指定された範囲内で一様に分散された乱数を生成するために使用されます。生成される乱数の下限、上限、および形状を指定する必要があります。

サンプル コードは次のとおりです。

import numpy as np

#生成一个在[2,5)之间的一维数组
arr1 = np.random.uniform(2, 5, size=5)
print(arr1)

#生成一个在[2,5)之间2行3列的二维数组
arr2 = np.random.uniform(2, 5, size=(2, 3))
print(arr2)

5. normal() 関数: この関数は、指定された平均値と標準偏差を持つ正規分布から乱数を生成するために使用されます。 。生成される乱数の平均、標準偏差、および形状を指定する必要があります。

サンプル コードは次のとおりです。

import numpy as np

#生成均值为2，标准差为0.5的一维数组
arr1 = np.random.normal(2, 0.5, size=5)
print(arr1)

#生成均值为2，标准差为0.5的2行3列的二维数组
arr2 = np.random.normal(2, 0.5, size=(2, 3))
print(arr2)

上記のコード例を通じて、numpy が豊富な乱数生成関数を提供し、乱数生成のさまざまなニーズを満たすことができることがわかります。乱数、非常に使いやすい。実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて適切な乱数生成関数を選択し、パラメーターを指定することでニーズを満たす乱数を生成できます。

以上がnumpyを使って乱数を生成する方法の詳細内容です。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。