Generator.standard_gamma – 標準ガンマ分布から乱数配列を作成する方法

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回起こるまでの時間の分布を示したものです。たとえば、電子部品の寿命の分布や、通信の待ち時間の分布などに使われます。

このページでは、このGenerator.standard_gammaメソッドについて解説します。

なお任意のscaleのガンマ分布からの乱数を取得するには、Generator.gammaメソッドを使います。以下のページで解説しています。

• Generator.gamma – ガンマ分布から乱数配列を生成

1. 書式

Generator.standard_gamma(shape, size=None, dtype=np.float64, out=None)

2. サンプルコード

それでは、サンプルコードを見ていきましょう。

まずは、random.default_rng コンストラクタでジェネレータオブジェクトを作成します。『numpy.random.default_rng – 乱数生成のためのジェネレータオブジェクトの作成』に目を通しておいてください。

import numpy as np
rng = np.random.default_rng()
rng

Generator(PCG64) at 0x7FA969387D68

こうして作成したジェネレータオブジェクト rng に対して、Generator.standard_gammaを呼び出します。

第一引数にshape、第二引数にsizeを渡します。

rng.standard_gamma(2., 5)

array([1.66040986, 0.81729393, 2.85242875, 0.26096036, 1.24450398])

標準ガンマ分布のヒストグラムと確率密度関数を確認しておきましょう。

In [3]:

shape, scale = 2., 1.
s = rng.standard_gamma(shape, 1000000)

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.special as sps  
count, bins, ignored = plt.hist(s, 50, density=True)
y = bins**(shape-1) * ((np.exp(-bins/scale))/  
                      (sps.gamma(shape) * scale**shape))
plt.plot(bins, y, linewidth=2, color='r')  
plt.show()

3. まとめ

以上のように、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。これとは別に任意のscaleの指数分布を設定できるものに、『Generator.gamma – ガンマ分布から乱数配列を生成』があります。

これまで使われていたnp.random.standard_gamma関数は継続して使用可能ですが、Generator.standard_gammaメソッドを使った方が遥かに高速で科学技術計算に適しています。