【Python】【初心者】numpyで乱数を発生させるメソッドの整理

numpyで乱数を発生させるメソッド
特によく使うrand(),random_sample(),randint(),randn() について整理しました。
ざっくりまとめると、以下の通りです。

ひとつひとつ実際の動きを見ていきましょう

rand()

引数に何も指定しない場合、0以上1未満の乱数がスカラーで返ってきます。

np.random.rand()

出力値

0.11687868813774382

引数xを指定すると、乱数がx次元のベクトルで返ってきます。

np.random.rand(5)

出力値

array([0.42817233, 0.06407754, 0.59819277, 0.98643563, 0.35469029])

引数x,yを指定すると、乱数がx次元×y次元の行列で返ってきます。

np.random.rand(5,2)

出力値

array([[0.80340624, 0.19355833],
       [0.69710716, 0.96601196],
       [0.22048461, 0.37884308],
       [0.22375278, 0.13003753],
       [0.99764547, 0.81994001]])

random_sample()

引数に何も指定しない場合、0以上1未満の乱数がスカラーで返ってきます。
rand()と同じです

np.random.random_sample()

出力値

0.4483261487002377

引数xを指定すると、乱数がx次元のベクトルで返ってきます。
rand(x)と同じです

np.random.random_sample(5)

出力値

array([0.42973122, 0.92241316, 0.01998666, 0.52651084, 0.93452441])

引数(x,y)を指定すると、乱数がx次元×y次元の行列で返ってきます。
rand()と違って,タプルで指定する必要があります

np.random.random_sample((5,2))

出力値

array([[0.48341019, 0.44231109],
       [0.67387778, 0.29545236],
       [0.96660802, 0.47673148],
       [0.90473489, 0.65761039],
       [0.90910482, 0.22503467]])

randint()

引数xを指定すると、xの範囲内の整数の乱数を返します
引数xの指定が必要です。

np.random.randint(100)

出力値

39

第1引数に最小値x,第2引数に最大値y、第3引数にzを指定すると、x〜yの範囲内の整数の乱数をz個返します（z次元のベクトル）

np.random.randint(50,100,5)

出力値

array([65, 98, 85, 68, 58])

行列で取得する場合は、第3引数を（）でくくって行列形式で入力します

np.random.randint(50,100,(5,2))

出力値

array([[52, 74],
       [55, 99],
       [59, 94],
       [63, 72],
       [52, 57]])

randn()

引数に何も指定しない場合、平均0・分散1の標準正規分布に従う乱数がスカラーで返ってきます。

np.random.randn()

出力値

-0.4339820081684717

引数xを指定すると、乱数がx次元のベクトルで返ってきます。

np.random.randn(5)

出力値

array([ 1.32869547, -1.00305495, -1.30708037,  0.12537492, -0.00227023])

引数x,yを指定すると、乱数がx次元×y次元の行列で返ってきます。

np.random.randn(5,2)

出力値

rray([[-0.8395241 ,  1.02262407],
       [-1.82382528, -0.90688112],
       [ 0.91264836,  0.60627436],
       [-0.77165503, -1.61145402],
       [ 0.39865203,  1.94673226]])