numpyで乱数を生成する方法

numpy の乱数​​生成メソッドは次のとおりです: 1. numpy.random.rand(); 2. numpy.random.randn(); 3. numpy.random.randint(); 4. numpy.random。ランダム(); 5. numpy.random.seed()。

このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Python バージョン 3.11.4、DELL G3 コンピューター。

NumPy は、科学計算および数値計算用の非常に強力な Python ライブラリです。さまざまなタイプの乱数を生成するための多くの関数が提供されます。この回答では、NumPy について詳しく紹介します 乱数を生成するために使用されるいくつかの一般的な方法。

1. numpy.random.rand()

このメソッドは、指定された形状の配列を生成します。配列の値は間隔 [0, 1) (0, 1) の形で一様に分散された乱数。たとえば、np.random.rand(3, 2) 3x2 配列が生成され、その要素は範囲 [0, 1) の乱数です。

import numpy as np
random_array = np.random.rand(3, 2)
print(random_array)

2. numpy.random.randn()

この関数は、指定された形状の配列を生成します。配列の値は標準正規分布に従います。 (平均は 0、標準偏差は 1 の乱数です)。たとえば、np.random.randn(3, 2) 3x2 配列が生成され、その要素は標準正規分布に従う乱数になります。

import numpy as np
random_array = np.random.randn(3, 2)
print(random_array)

3. numpy.random.randint()

この関数は、指定された範囲内のランダムな整数を生成します。範囲の最小値と最大値、および配列の形状を設定できます。たとえば、np.randn.randint(1, 10, (3, 3)) 3x3 配列が生成され、配列内の要素は 1 ～ 9 のランダムな整数になります。

import numpy as np
random_array = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(random_array)

4. numpy.random.random()

この関数は、指定された形状の配列を生成します。配列の値は間隔 [0 にあります。 , 1) 内部に一様に分散された乱数。 np.random.rand() と同様、 この関数は、Python 標準ライブラリのランダム モジュールの関数のベクトル化バージョンを返します。たとえば、np.random.random((3, 3)) は 3x3 を生成します。 要素が範囲 [0, 1) の乱数であるサイズの配列。

import numpy as np
random_array = np.random.random((3, 3))
print(random_array)

5, numpy.random.seed()

この関数は、擬似乱数を生成する際のシードを指定するために使用されます。同じシードを指定すると、同じ乱数のシーケンスが生成されるため、コードをデバッグするときに非常に役立ちます。たとえば、np.random.seed(0) シードは 0 に設定され、生成される乱数のシーケンスは決定的になります。

import numpy as np
np.random.seed(0)
random_array = np.random.rand(3, 3)
print(random_array)

これらのメソッドは単なる NumPy です 乱数を生成するために提供される多くの方法の 1 つ。実際のアプリケーションでは、さまざまな方法を使用して、特定の分布に従う乱数、または特定の特性を持つ乱数を生成できます。これらの例がお役に立ち、その方法をより深く理解していただけることを願っています。 NumPy で乱数を生成します。

以上がnumpyで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。