乱数ジェネレータが numpy でどのように動作するかについて詳しく説明します

NumPy の乱数​​生成器についての深い理解

はじめに:
NumPy (数値 Python) は、Python の重要な科学計算ライブラリの 1 つです。数値演算や行列演算機能を豊富に搭載。中でも乱数生成は NumPy ライブラリの重要な部分であり、科学計算におけるシミュレーション、実験、データ分析を強力にサポートし、さまざまな分布に従う乱数を生成するのに役立ちます。この記事では、NumPy ライブラリの乱数ジェネレーターを深く理解し、具体的なコード例を示します。

1. NumPy の乱数​​生成器の紹介
NumPy の乱数​​生成器はサブモジュール rand にあり、対応する関数を呼び出すことでさまざまな種類の乱数を生成できます。乱数ジェネレーターは、特定の入力からランダムな出力を生成する特定のアルゴリズムに基づくプログラムです。科学計算では、実験のシミュレーション、サンプル データの生成、確率統計の実行などに乱数を使用することがよくあります。

2. 乱数発生器の種類
2.1 一様分布乱数発生器
最初に一様分布乱数発生器を紹介します。 NumPy では、random モジュールの関数 random() を使用して、[0,1) の間で均一に分散された乱数を生成できます。具体的なコードは次のとおりです。

import numpy as np

# 生成一个[0,1)之间的随机数
random_num = np.random.random()
print(random_num)

この関数は、ランダムな浮動小数点数を返します。 random() 関数のパラメータを設定することで、複数の乱数を生成できます。

2.2 正規分布乱数生成器
正規分布は、自然界の多くの現象の分布形式であり、統計学において最も一般的な分布の 1 つでもあります。 NumPy では、random モジュールの関数 normal()` を使用して、指定された平均と標準偏差に準拠する正規分布乱数を生成できます。具体的なコードは次のとおりです。

import numpy as np

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数
random_num = np.random.normal(0, 1)
print(random_num)

この関数は、指定された平均値と標準偏差に適合する乱数を返します。

2.3 その他の分散乱数生成器
一様分布と正規分布に加えて、NumPy は他の多くの分散乱数生成器も提供します。たとえば、二項分布は binomial() 関数で生成でき、ポアソン分布は poisson() 関数で生成できます。具体的なコード例は次のとおりです。

import numpy as np

# 生成满足二项分布的随机数
random_num = np.random.binomial(10, 0.5, size=100)
print(random_num)

# 生成满足泊松分布的随机数
random_num = np.random.poisson(5, size=100)
print(random_num)

3. 乱数生成の再現性とシード
科学技術計算では、ある程度の再現性を持つ乱数を生成する必要があることがよくあります。 NumPy の乱数​​生成器は、乱数シードを設定することで実装できます。乱数シードは生成する乱数列を決定するパラメータであり、同じシードであれば同じ乱数列を生成します。具体的なコードは次のとおりです。

import numpy as np

# 设置随机数种子
np.random.seed(0)

# 生成随机数
random_num = np.random.random()
print(random_num)

同じシードを設定することで、生成される乱数シーケンスが確実に繰り返されるようにすることができます。

結論:
この記事では、NumPy ライブラリの乱数ジェネレーターについて詳しく説明し、具体的なコード例を示します。 NumPy の乱数​​生成器を深く理解することで、この関数を実験のシミュレーション、サンプル データの生成、確率統計の実行などにより適切に適用できるようになります。同時に、シード パラメーターを通じて反復可能な乱数生成を実現し、実験の再現性と結果の一貫性を確保できます。この記事が読者の NumPy の乱数​​生成器の理解に役立つことを願っています。

以上が乱数ジェネレータが numpy でどのように動作するかについて詳しく説明しますの詳細内容です。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。