AIプログラミング– category –

Generators.integers は、NumPyのrandomモジュールで離散一様分布の乱数配列を生成するためのジェネレータメソッドです。 これと同じ操作は、NumPyのversion1.17までは random.randint関数で行っていました。しかし現在では、default_rng で作成したインス...

NumPyのrandomモジュールは、様々な乱数を生成するために、科学技術計算において多用するものです。そして、version1.17以降は、randomモジュールにおける乱数生成方法が、従来の関数を使う方法から、ジェネレータメソッドを使う方法に変更されました。 こ...

numpy.random.gammaは、ガンマ分布から乱数を生成する関数です。このページでは、この関数の使い方について解説します。 【1. 書式】 ガンマ分布とは ガンマ分布は、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回起こるまでの時間の分布を...

numpy.random.standard_exponentialは、指数分泌から乱数配列を生成する関数です。この使い方について解説していきます。 【1. numpy.random.standard_exponentialの使い方】 指数分布とは 指数分布とは、以下のようなカーブを描く連続確率分布です。 出典...

numpy.random.uniformは、任意の範囲の連続一様分布から浮動小数点数の乱数を生成する関数です。この関数の使い方について解説していきます。 【1. 書式】 連続一様分布について random.uniform関数の確率密度関数は、[low:a, high:b) としたら、以下の式...

numpy.random.shuffleは、渡した配列の要素をランダムに並べ替える関数です。 同じような関数に、numpy.random.permutationがあります。両者の違いは、shuffleは引数に渡した配列の要素を並べ替えるのに対して、permutationは渡した配列の要素を並べ替えた...

numpy.random.permutationは、渡した配列の要素をランダムに並べ替える関数です。多次元配列を渡した場合は最初の軸だけを並べ替えます。 なお、同じような関数にnumpy.random.shuffleがあります。両者の違いは、permutationは渡した配列の要素を並べ替え...

numpy.random.choice関数は、既存の配列の要素から任意の確率分布で乱数を生成する関数です。このページでは、この関数について解説していきます。 【1. 書式】 【2. サンプルコード】 次のコードではnp.arange(5)から、size3の一様分布の乱数を生成してい...

numpy.random.normal関数は、任意の平均・標準偏差の正規分布（「ガウス分布」とも言う）から乱数を生成する関数です。このページでは、この関数について解説します。 【1. 書式】 numpy.random.normalは、任意の正規分布（ガウス分布）の中から、乱数を生...

numpy.random.randnは、平均0、標準偏差1の正規分布の乱数を生成する関数です。 この関数は、科学技術計算言語のMatlabからコードをポーティングする人が簡便に使えるように用意されているもので、random.standard_normal関数と機能はまったく同じです。 ...

numpy.random.standard_normalは、平均0標準偏差1の正規分布の乱数を生成する関数です。 これとまったく同じ機能のものに、numpy.random.randn関数があります。違いは、引数でshapeを指定する際に、standard_normalはタプルを渡しますが、randnは数値を渡...

Pythonで行列とベクトルの積を求めたいときは、NumPyを使うのが一般的です。ここではそのための方法についてわかりやすく解説していきます。 【1. 行列とベクトルの積とは】 行列とベクトルの積とは、ベクトルを行列に入力して、新しいベクトルを出力する...