numpy.random

from numpy import random

numpy.random.uniform（low = 0.0、high = 1.0、size = None）

一様分布に準拠したサイズの浮動小数点数を生成します。値の範囲は[low、high）で、デフォルトの値の範囲は[0、1.0）です。

>>> random.uniform()
0.3999807403689315
>>> random.uniform(size=1)
array([0.55950578])
>>> random.uniform(5, 6)
5.293682668235986
>>> random.uniform(5, 6, size=(2,3))
array([[5.82416021, 5.68916836, 5.89708586],
       [5.63843125, 5.22963754, 5.4319899 ]])

numpy.random.rand（d0、d1、...、dn）

（d0、d1、...、dn）次元配列を生成します。配列の要素は[0、1）の一様分布から取得されます。パラメーター入力がない場合は、数値が生成されます。

>>> random.rand()
0.4378166124207712
>>> random.rand(1)
array([0.69845956])
>>> random.rand(3,2)
array([[0.15725424, 0.45786148],
       [0.63133098, 0.81789056],
       [0.40032941, 0.19108526]])
>>> random.rand(3,2,1)
array([[[0.00404447],
        [0.3837963 ]],

       [[0.32518355],
        [0.82482599]],

       [[0.79603205],
        [0.19087375]]])

numpy.random.randint（low、high = None、size = None、dtype = 'I'）

サイズ整数を生成します。値の範囲は[low、high）です。入力パラメーターhighがない場合、値の範囲は[0、low）です。

>>> random.randint(8)
5
>>> random.randint(8, size=1)
array([1])
>>> random.randint(8, size=(2,2,3))
array([[[4, 7, 0],
        [1, 4, 1]],

       [[2, 2, 5],
        [7, 6, 4]]])
>>> random.randint(8, size=(2,2,3), dtype='int64')
array([[[5, 5, 6],
        [2, 7, 2]],

       [[2, 7, 6],
        [4, 7, 7]]], dtype=int64)

numpy.random.random_integers（low、high = None、size = None）

サイズ整数を生成します。値の範囲は[low、high]です。入力パラメーターhighがない場合、値の範囲は[1、low]です。左右が閉じた範囲であることに注意してください。

>>> random.random_integers(5)
1
>>> random.random_integers(5, size=1)
array([2])
>>> random.random_integers(4, 5, size=(2,2))
array([[5, 4],
       [4, 4]])

numpy.random.random（size = None）

（0.0、1.0）の間の浮動小数点数を生成します

>>> random.random(5)
array([0.94128141, 0.98725499, 0.48435957, 0.90948135, 0.40570882])
>>> random.random()
0.49761416226728084

同じ使用法：

numpy.random.random_sample
numpy.random.ranf
numpy.random.sample（繰り返しサンプリングではありません）

numpy.random.bytes（length）

ランダムバイトを生成する

>>> random.bytes(1)
b'%'
>>> random.bytes(2)
b'\xd0\xc3'

numpy.random.choice（a、size = None、replace = True、p = None）

（配列）からサイズ（次元）の乱数を選択します。replace= Trueは繰り返し可能な抽出を意味し、pはaの各数値の確率です。

aが整数の場合、aで表される配列はarange（a）です。

>>> random.choice(5)
3
>>> random.choice([0.2, 0.4])
0.2
>>> random.choice([0.2, 0.4], p=[1, 0])
0.2
>>> random.choice([0.2, 0.4], p=[0, 1])
0.4
>>> random.choice(5, 5)
array([1, 2, 4, 2, 4])
>>> random.choice(5, 5, False)
array([2, 0, 1, 4, 3])
>>> random.choice(100, (2, 3, 5), False)
array([[[43, 81, 48,  2,  8],
        [33, 79, 30, 24, 83],
        [ 3, 82, 97, 49, 98]],

       [[32, 12, 15,  0, 96],
        [19, 61,  6, 42, 60],
        [ 7, 93, 20, 18, 58]]])

numpy.random.permutation（x）

xの要素をランダムにシャッフルします。xが整数の場合、arange（x）をスクランブルし、xが配列の場合、copy（x）の最初のインデックスをスクランブルします。つまり、xを最初にコピーし、コピーをスクランブルし、配列の最初の次元に対してのみスクランブルします。

>>> random.permutation(5)
array([1, 2, 3, 0, 4])
>>> random.permutation(5)
array([1, 4, 3, 2, 0])
>>> random.permutation([[1,2,3],[4,5,6]])
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> random.permutation([[1,2,3],[4,5,6]])
array([[4, 5, 6],
       [1, 2, 3]])

numpy.random.shuffle（x）

順列と同様に、xの要素はランダムにシャッフルされます。xが整数の場合、arange（x）はシャッフルされますが、シャッフルはxを変更します

>>> a = arange(5)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> random.permutation(a)
array([1, 4, 3, 2, 0])
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> random.shuffle(a)
>>> a
array([4, 1, 3, 2, 0])

numpy.random.seed（seed = None）

ランダム生成アルゴリズムの初期値を設定します

関数分布に準拠するその他の乱数関数

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