NumPyで乱数生成
乱数はシミュレーション、テスト、サンプリングに使われます。
NumPyで乱数生成とは？
乱数はシミュレーション、テスト、サンプリングに使われます。
再現可能なランダムデータを作ります。
どのような場面で使う？
- ベクトル化された数値計算を行う。
- 配列・行列・科学データを処理する。
- データ分析や機械学習の入力を準備する。
サンプルコード
main.py
import numpy as np
generator = np.random.default_rng(seed=42)
values = generator.integers(low=1, high=11, size=5)
print(values)期待される出力
[1 8 7 5 5]仕組み
default_rngで生成器を作り、固定seedで同じ列を再現できます。
値を変更し、PythonをインストールせずにCodeUtilityオンラインPythonコンパイラで実行できます。
練習問題
入力値と境界ケースを変更し、より大きなデータでも動作を確認してください。
- shapeとdtypeを変更する。
- 負数、小数、欠損値を試す。
- 大きな配列で性能を測定する。