ひろ– Author –

NumPy配列のスライス(ndarray の slice)とは、スクエアブラケット [] を使って、配列の任意の値を抽出する操作のことを言います。 NumPy配列のスライスには、Pythonのリストやタプルなどのシーケンスのスライスよりも、遥かに豊富なテクニックがあり、様々...

「ブロードキャスト」とは、NumPyの配列の算術演算の時に、shapeの異なる配列を扱う上での作法です。これを知っておくことによって、shapeの異なる配列同士の演算が非常に楽になりますし、ほとんどの場合、処理の面でも高速になります。 ここでは、このブ...

NumPyのrandomモジュールは、様々な確率分布から擬似乱数を生成するために用意されています。 ここでは、このrandomモジュールの使い方を解説します。すぐに乱数を生成したい場合は、「1. randomモジュールの使い方」と「2. randomモジュールのメソッド一...

Generator.zipfは、ジップ分布（ジフ分布）から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ジップ分布は、ゼータ分布としても知られる連続確率分布であり、ジップの法則（出現頻度が k 番目に大きい要素が全体に占める割合は1/kに比例するという経験則...

Generator.weibullは、ワイブル分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ワイブル分布は、一般化極値分布の一つで、極値問題のモデリングに使われます。具体的には、時間に対する劣化現象や寿命を統計的に記述するためによく使われます。 な...

Generator.waldは、ワルド分布（逆ガウス分布）から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ワルド分布は逆ガウス分布としても知られており、広がり(scale)が無限に近づくほど、ガウス分布に近づいていきます。ただし、いくつかの文献では、ワルド...

Generator.vonmisesは、フォン・ミーゼス分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 フォン・ミーゼス分布（円周正規分布としても知られる）は、円周上の連続確率分布です。正規分布が円周状になったものとして考えられます。 このページでは...

Generator.triangularは、三角分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 三角分布は、左側が下限値、真ん中に最頻値、右側に上限値を持つ連続確率分布です。他の分布と違って、これらのパラメータが直接的に確率密度関数の形状を決定します。...

Generator.standard_tは、標準t分布（スチューデントのt分布）から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 t分布は、双曲線分布の特別なケースです。自由度が大きくなるほど、標準正規分布に近づいていきます。標準正規分布については以下のページ...

Generator.standard_gammaは、標準ガンマ分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 標準ガンマ分布とは、scale（広がり）が1のガンマ分布のことです。 ガンマ分布とは、簡単に言うと、ある一定の期間に1回起こるランダムな事象がn回起こるま...

Generator.standard_exponentialは、NumPyのrandomモジュールのジェネレータメソッドで、標準指数分布から乱数配列を精製します。 標準指数分布は、scale（尺度母数）が1の指数分布です。 指数分布は、幾何分布の連続確率であり、さまざまな状況に使われま...

Generator.standard_cauchyは、標準コーシー分布（最頻値mode=0)から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 コーシー分布は、調和振動子問題の解決策として、またスペクトル線の広がりを示す分布として生まれました。この分布は、ガウス分布よりも...