Numpyによる乱数生成

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実数の乱数
###source
x  = rand()		# 0〜1の実数 1個
x2 = rand(10) 	# 0〜1の実数 10個
x2 = rand(3,5) 	# 0〜1の実数 3x5の行列

###title
整数の乱数
###source
x  = randint(10)			# 0～10 の整数を1個
x  = randint(0,10)			# 0～10 の整数を1個
x2 = randint(0,10,20)		# 0～10 の整数で1x20の配列
x2 = randint(0,10,(3,5))	# 0～10 の整数で3x5の行列

###title
指定値のみから乱数を生成
###source
from numpy import *
x2 = random.choice( [-1,0,1], 100)      # -1,0,1 のいずれかの値を100コ

###title3
ランダムウォーク
###source
from numpy import *
x2 = random.choice( [-1,0,1], 10) 
y2 = cumsum(x2)

## x2 が以下の場合
# x2 = [ 1  1  1 -1  1  0  0  1  1  1 ] 
## cumsum(x2) は以下のようになります。
# y2 = [ 1  2  3  2  3  3  3  4  5  6 ]

###title
正規分布の乱数
###source
# 平均60、標準偏差20 の 正規分布
x = normal(60,20)
# 100コ
x2 = normal(60,20, 100)
# 10x10コ
x2 = normal(60,20, (10,10))

###title
標準正規分布の乱数
###memo
正規分布を平均0, 標準偏差1に正規化したものを#*#標準正規分布 と言います。
###source
# 標準正規分布に従う乱数。
x = randn()        
# 10コ
x2 = randn(10)
# 10x10コ
x2 = randn(10,10)

###title3
確認
###source
from numpy.random import *
import matplotlib.pyplot as plt
x2 = randn(10000)	# 標準正規分布に従う10000個の乱数
plt.hist(x2, bins=50)   # 50本の縦棒で表示
plt.show()
###center
正規分布の形になってます(^^)
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縦軸が個数。横軸が値。(img://7/215m)

###title disable
その他の分布の乱数
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#二項分布。確率pでオモテが出るコインをn回投げて、オモテが出る個数。 
x = binomial(n=100, p=0.5)

#ポアソン分布。稀にしか起きない現象を長時間観測したときに起きる回数の分布。λはその平均。
x = poisson(lam=10)     # λ=10 のポアソン分布

#ベータ分布。二項分布の共役事前分布などに用いる
x = beta(a=3, b=5)

###source disable
from numpy.random import *
import matplotlib.pyplot as plt

## 二項分布の計算(試行回数:100, 確率:0.5, サンプル数:1000)
x2 = binomial(100, 0.5, 1000)
print(x2)
plt.hist(x2, bins=100)	# 100本のヒストグラムを作成
plt.show()				# グラフを表示

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同じ乱数を生成
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テストしたいときにでも。 #*#seed(1000) のように一文加えます。
###source
from numpy.random import *

seed(1000)	# 毎回同じ値に設定。数値は適当。

x = rand()	# 毎回同じ値 0.6535895854646095

x = randn()	# 毎回同じ値 -0.8044583035248052

x2 = randn(10)	# 毎回同じ値を(10コ)
# [ 0.32093155 -0.02548288  0.64432383 -0.30079667  0.38947455 -0.1074373
# -0.47998308  0.5950355  -0.46466753  0.66728131 ]

seed()		# 毎回ランダムな乱数に
x = randn()	# 毎回異なる値

wakatta 記法

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