目次
乱数を発生させる
- import numpy as np
- 戻り値:ndarray
メモ
random.shuffle(list)、でlistをシャッフルできる←npではないな
np.random.rand()
np.random.rand() # 0~1の乱数を1個生成
np.random.rand(10) # 0~1の乱数を10個生成
np.random.rand(10).cumsum() # その累積和を生成
np.random.rand(5,5) # 0~1の乱数で5*5の行列を生成np.random.randn()
np.random.randn() # 標準正規分布(平均0,標準偏差1)で1個生成
np.random.randn(10) # 〃 10個生成
np.random.randn(10).cumsum() # その累積和を生成
np.random.randn(5,5) # 標準正規分布を5*5の配列を生成np.random.randint()
np.random.randint(100) # 0~99の整数を1個作成
np.random.randint(20,50) # 20~49までの整数を1個作成)
np.random.randint(0,100,(5,5)) # 0~99までの整数で5*5の配列作成
[np.random.randint(0,10) for i in range(10)] # リスト
np.asarray(上の式) # 上記をndarray方式にするnp.arange()
np.arange(5) # 0~4の連番
np.arange(1, 11, 2) #1,3,5,7,9
np.arange(9).reshape((3,3)) # 0~8までの3*3配列np.linspace()
np.linspace(0,10,5) # 0~10までを5等分した等差配列np.random.seed()
- 実行する度にrandomな数値が生成されるが、同じ乱数を利用したい時もある
- seed(n)で初期化した後に生成した乱数は記憶され、seed(n)で呼び出せる
np.random.seed(0) # seed(0)で初期化した後に乱数を生成
np.random.random()
# >>0.5488135039273248
np.random.seed(0) # seed(0)で同様な乱数式であれば同じ乱数が生成できる
np.random.random()
# >>0.5488135039273248