HEADBOOST

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...

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。 離散一様分布とは 繰り返しになりま...

numpy.random.randomは、0以上1未満の範囲（half-closed interval）で、連続一様分布のランダムな不動小数点を返す関数です。後述しますが、a以上b未満のランダムな浮動小数点を得ることも可能です。 なお、この関数は、新しいrandom APIに対するフォワー...

numpy.random.randは、0.0以上1.0未満の範囲で連続一様分布のランダムな浮動小数点(float型)の配列を生成する関数です。コードを工夫すれば、a以上b未満の乱数を得ることも可能です。この方法についても解説します。 なお、全く同じ働きをする関数にrandom...

numpy.random.random_sampleは、0.0以上1.0未満の範囲（half-closed interval）で、連続一様分布の不動小数点(float型)の乱数を返す関数です。なお、コードを工夫すれば、a以上b未満の乱数を得ることも可能です。この方法についても解説します。 それでは...

Pythonで線形代数を扱いたい時は、行列やベクトルをNumPyで作成するのが一般的です。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. NumPyとは】 NumPy は Numerical Python をつなげた言葉で「ナムパイ」と読みます。オープンソース...