【Python No.1】乱数と配列の作り方

Python

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先ずは乱数の扱い方から．

AIとは統計のようなプログラムを書かないと，乱数はあまり使用する機会がないかもしれませんが，工学ではこのような乱数配列を作成する場面はとても多いです（少なくとも私は）

それで，乱数と言っても，利用する機会が多いのは一様乱数と正規乱数だと思います．先ずはこれらの乱数値を得る方法です．まず大前提で，numpyをインポートしておきます．

import numpy as np

この後で，命令と結果を以下の表に示します（こういうふうにまとめた方が一発でわかる）

実行内容 命令 結果
0以上1未満の一様乱数（実数） np.random.rand() 
>>> np.random.rand()
0.32924518111448897
0以上1未満の一様乱数のd次元配列（実数） np.random.rand(d) 
>>> np.random.rand(3)
array([0.32114636, 0.78936863, 0.41989284])
min以上max未満の一様乱数（整数） np.random.randint(min, max) 
>>> np.random.randint(3,10)
9
min以上max未満の一様乱数のd次元配列（整数） np.random.randint(min, max, d) 
>>> np.random.randint(3,10,2)
array([3, 5])
平均0分散1の正規乱数 np.random.randn() 
>>> np.random.randn()
2.368525791725796
平均0分散1の正規乱数のd次元配列 np.random.randn(d) 
>>> np.random.randn(3)
array([ 2.27934657, -0.65301339, -2.65603142])

これで，乱数配列まで出来る．正規乱数は正規（normalize）の頭文字nが入ってrandnなんだろう．

乱数マトリックス（m行n列）にするには，以下のようにすればよい．

実行内容 命令 実行結果
0以上1未満の一様乱数のm行n列の行列 np.random.rand(m,n) 
>>> np.random.rand(3,2)
array([[0.70828554, 0.93444287],
       [0.30447058, 0.24547408],
       [0.50824843, 0.19642615]])
min以上max未満の一様乱数（整数）のm行n列の行列 np.random.randint(min, max, (m,n)) 
>>> np.random.randint(2,5,(3,2))
array([[4, 3],
       [3, 2],
       [3, 2]])
平均0分散1の正規乱数のm行n列の行列 np.random.randn(m,n) 
>>> np.random.randn(3,2)
array([[-1.76365059, -0.5851906 ],
       [-0.51735069,  0.19511416],
       [ 0.88991668,  0.43710865]])

これはもう覚えておいた方がいいだろう．特に奇異な法則はないけど，範囲を指定する乱数の場合，マトリクス形式にするには，カッコをいれて行数と列数を書くところがポイント．