今回は、Python NumPyでランダムサンプリングを行う4つの簡単な方法に焦点を当てます。
では、さっそく始めましょう
ランダムサンプリングとは、定義された種類のデータからランダムに値を選択し、それを提示することで、さらに利用することができます。
このトピックでは、以下の関数を見ていきます。
- NumPy random_sample()メソッド
- NumPy ranf()メソッド
- NumPy random_integers()メソッド
- NumPy randint()メソッド
1. NumPy random_sample() メソッドによるランダムサンプリング
random_sample()メソッドを使用すると、データのサンプリングを行い、ランダムなデータを簡単に選択することができます。
0.0 – 1.0]の間のランダムなサンプルしか選択されません。
サンプルは1つだけでなく、配列全体もランダムな値で作成できます。
以下の構文を見てください。
random.random_sample() |
例えば、以下の様になります。
下の例では，まずランダムサンプリングを行い，1つの乱数値を生成しています．さらに、random_sample()関数にパラメータとしてsizeを渡して、乱数値を含む2次元配列を作成しました。
乱数値の範囲は0.0から1.0だけであることに注意してください。
また、random_sample()関数はfloat型の乱数値を生成します。
import numpy as np
ran_val = np.random.random_sample()
print ("Random value : ", ran_val)
ran_arr = np.random.random_sample(size =(2, 4))
print ("Array filled with random float values: ", ran_arr)
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結果は以下の通りです。
Random value : 0.3733413809567606
Array filled with random float values: [[0.45421908 0.34993556 0.79641287 0.56985183]
[0.88683577 0.91995939 0.16168328 0.35923753]]
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2. random_integers()関数
random_integers() 関数を使用すると、ランダムな値や、整数型のランダムな値の多次元配列を生成することができます。
つまり、Integer型のランダムな値を生成します。
さらに、乱数が選択される整数値の範囲を自由に選択することができます。
構文は以下の様な感じです。
random_integers(low, high, size) |
- low: 選択される乱数値の最小値/限界値。乱数値はこの低い値以下にはならない。
- 高。高：選択される乱数値の最高値/限界値。high: 選択される乱数値の最高値。乱数値はこの値を超える値を持たない。
- サイズ。size: 配列を構成する行と列の数。
例えば、以下の様になります。
例：この例では、5-10 の間の値のみを持つ 1 次元のランダム値配列を作成しました。
さらに、同じコンセプトで多次元配列も作成しました。
import numpy as np
ran_val = np.random.random_integers(low = 5, high =10 , size = 3)
print ("Random value : ", ran_val)
ran_arr = np.random.random_integers(low = 5, high =10 , size = (2,4))
print ("Array filled with random float values: ", ran_arr)
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結果は以下の通りです。
Random value : [10 5 9]
Array filled with random float values: [[ 8 8 9 6]
[ 6 10 8 10]]
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3. 3. randint() 関数
randint() 関数は、random_integers() 関数と同じような動作をします。
指定された整数の範囲内でランダムな値を持つ配列を作成します。
例えば、以下の様になります。
import numpy as np
ran_val = np.random.randint(low = 5, high =10 , size = 3)
print ("Random value : ", ran_val)
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結果は以下の通りです。
Random value : [5 8 9]
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4. ranf()関数
繰り返しになりますが、ranf()関数は、機能的にはrandom_sample()メソッドに似ています。
0.0から1.0までのfloat型の乱数のみを生成します。
例えば、以下の様になります。
import numpy as np
ran_val = np.random.ranf()
print ("Random value : ", ran_val)
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結果は以下の通りです。
Random value : 0.8328458165202546
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まとめ
何か質問があれば、お気軽にコメントください。
Pythonプログラミングに関連するこのような記事のために、私たちと一緒にご期待ください。