numpy.random.randint – 離散一様分布の整数の乱数配列を生成

numpy.random.randintは、離散一様分布の整数の乱数配列を生成することができる関数です。実際のコードを見ながら使い方を確認していきましょう。

1. 書式

まずは、numpy.random.randintの書き方を確認しましょう。

np.random.randint(low, high=None, size=None)

離散一様分布とは

繰り返しになりますが、numpy.random.randintは、指定の数値の範囲の離散一様分布から、整数の乱数を生成します。離散一様分布とは、確率分布の一種です。単純な例としてサイコロがよく挙げられます。1回サイコロを振った場合、とりうる値は 1, 2, 3, 4, 5, 6 で、それぞれの値が出る確率は1/6で均等です。

以下は、離散一様分布を示したものです。

つまり、離散一様分布では指定の範囲の数値のうち、すべての整数が等しい確率で得られるということです。

2. サンプルコード

それでは、実際のコードで使い方を確認しましょう。

最小値lowと最大値high

まず、第一引数のみを渡すと、0以上、指定の数値-1以下の範囲から、数値を1つランダムで返します。

import numpy as np
# 指定の数値より小さな数値をランダムに戻す。
np.random.randint(7)

2

第一引数と第二引数で、数値の範囲を指定することができます。生成される乱数に最小値は含まれますが、最大値は含まれません（これをhalf-closed intervalと言います）。

# 指定の範囲の数値をランダムに戻す。
np.random.randint(1, 7)

3

負の数値を指定することも可能です。

# 負の数値も可能
np.random.randint(-10, -1)

-3

size（形状）

第三引数では、生成する配列のshapeをタプルで渡します。shapeについては『NumPyのshape属性 – 配列の形状の確認と変更』で解説しています。

# size引数で配列のshapeをタプルで指定
np.random.randint(0, 10, (3,))

array([0, 7, 1])

もちろん、N次元配列も指定可能です。

# 2次元配列を指定
np.random.randint(-10, 0, (2, 3))

array([[-3, -4, -2],
       [-1, -2, -2]])

# 3次元配列を指定
np.random.randint(0, 6, (2, 2, 3))

array([[[2, 5, 1],
        [0, 2, 5]],

       [[2, 1, 4],
        [2, 1, 1]]])

応用テクニック

次のように書けば、それぞれの要素ごとに異なる最大値や最小値を指定することも可能です。

# 1×3 の配列でそれぞれの要素に異なる最大値を指定
np.random.randint(1, [3, 5, 10])

array([2, 4, 8])

# 1×3 の配列でそれぞれの要素に異なる最小値を指定
np.random.randint([1, 5, 7], 10)

array([7, 8, 9])

複数の最小値と複数の最大値を指定することも可能です。

# 2×4 の配列でそれぞれの要素に異なる最小値・最大値を指定
np.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]])

array([[ 2,  3,  5,  9],
       [12,  7, 13, 14]])

解説しておくと、上のコードではブロードキャストが適用されて、最小値と最大値が、各行列ごとに以下のように指定されています。

3. まとめ

以上が、numpy.random.randintです。しかし、現在は、この関数は使わずに、Generatot.integersメソッドを使います。こちらの方が遥かに高速です。今後、新しい乱数を生成する際は、こちらを使うようにしましょう。詳しくは、『Generator.integers – 離散一様分布の整数の乱数配列を生成』で解説しています。