numpy 乱数生成法の詳細な分析

numpy 乱数生成方法の詳細な説明

numpy は Python の重要な科学計算ライブラリであり、配列や行列を処理するための関数が多数含まれています。その1つが乱数生成機能で、さまざまな種類の乱数を簡単に生成することができます。この記事では、numpy の乱数​​生成方法を詳しく紹介し、具体的なコード例を示します。

1. numpy.random.rand()
   この関数は、値の範囲が 0 から 1 (0 を含む) で、指定されたサイズの一様に分散された乱数を生成できます。 1.コード例を次に示します。

   import numpy as np
   
   # 生成一个2x3的均匀分布随机数矩阵
   arr = np.random.rand(2, 3)
   print(arr)

   出力結果:

   [[0.34537909 0.43261776 0.78323571]
    [0.99208808 0.44671096 0.19721267]]

2. numpy.random.randn()
   この関数は、次の標準正規分布を生成できます。指定されたサイズ 乱数は、平均が 0、標準偏差が 1 の正規分布乱数です。コード例を次に示します。

   import numpy as np
   
   # 生成一个1x5的标准正态分布随机数数组
   arr = np.random.randn(1, 5)
   print(arr)

   出力結果:

   [[-0.21346802 -0.65486627 -0.80993532  1.30767345 -0.51662313]]

3. numpy.random.randint()
   この関数は、指定範囲 では、値の範囲の上限と下限を指定できます。コード例は次のとおりです:

   import numpy as np
   
   # 生成一个1x5的整数随机数数组，范围在0和10之间
   arr = np.random.randint(0, 10, size=(1, 5))
   print(arr)

   出力結果:

   [[3 9 1 8 6]]

4. numpy.random.choice()
   この関数は、指定された要素セットからランダムに選択できます。 1 つ以上の要素を選択すると、選択の数を指定できます。以下はコード例です:

   import numpy as np
   
   # 从列表中随机选择2个元素
   arr = np.random.choice(['apple', 'banana', 'orange', 'pear'], size=2)
   print(arr)

   出力結果:

   ['banana' 'apple']

上記の例を通じて、numpy が多くの便利な乱数生成メソッドを提供していることがわかります。異なるニーズに基づいて、異なる種類の乱数が生成されます。これらの乱数生成手法は、科学計算、機械学習、統計分析などの分野で広く使用されています。これらの方法を理解して習得することは、データ分析や科学技術計算プログラミングの作業に大きな利益をもたらします。

以上がnumpy 乱数生成法の詳細な分析の詳細内容です。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。