Python – randとrandnの違いとは？乱数生成をマスター！

Pythonで乱数生成を行う際に、rand() と randn() という2つの関数が使われます。一見すると似たような名前ですが、その中身は全く異なります。

本記事では、rand() と randn() の違いについて詳しく解説します。乱数生成をマスターして、データサイエンスや機械学習に役立てましょう！

Pythonにおけるrandとrandnの違い：乱数生成をマスターしよう！

1. randとrandnの概要

PythonのNumPyライブラリは、強力な乱数生成機能を提供します。その中でも、randとrandnは、異なる分布から乱数を生成する関数として頻繁に利用されます。この2つの関数の違いを理解することで、より適切な乱数生成を選択し、さまざまな場面で活用することができます。

2. rand関数の特徴

rand関数は、一様分布から乱数を生成します。つまり、生成される乱数は、指定された範囲内ではどの値も等しい確率で出現します。

rand関数の主な特徴

1. 指定された範囲内で一様分布に従った乱数を生成
2. 引数として、生成する乱数の形状（サイズ）を指定
3. デフォルトでは、0から1の間の一様乱数を生成

3. randn関数の特徴

randn関数は、標準正規分布から乱数を生成します。標準正規分布は、平均が0、標準偏差が1の正規分布です。

randn関数の主な特徴

1. 平均が0、標準偏差が1の正規分布に従った乱数を生成
2. 引数として、生成する乱数の形状（サイズ）を指定
3. デフォルトでは、1次元配列の乱数を生成

4. randとrandnの使い分け

どちらの関数を使用するか、その判断基準は以下のとおりです。

使い分けのポイント

1. 一様分布の乱数を必要とする場合：rand関数を使用します。
2. 正規分布の乱数を必要とする場合：randn関数を使用します。
3. 特定の平均と標準偏差を持つ正規分布の乱数を必要とする場合：randn関数の出力に、必要な平均と標準偏差を掛け合わせて調整します。

5. まとめ

randとrandnは、異なる分布から乱数を生成する関数であり、それぞれの用途に合わせて使い分けが必要です。一様分布の乱数が必要な場合はrand、正規分布の乱数が必要な場合はrandnを使用します。適切な関数の選択により、より効果的な乱数生成を実現することができます。

Randとrandnの違いは？

Randとrandnの違い：概要

NumPyライブラリのrandとrandnは、どちらもランダムな数値を生成する関数ですが、重要な違いがあります。randは一様分布から、randnは標準正規分布からランダムな数値を生成します。

一様分布と正規分布

1. 一様分布: すべての値が等しい確率で発生する分布。例えば、0から1までの範囲で一様分布の乱数を生成すると、0.1、0.5、0.9など、どの値も発生する確率は同じです。
2. 正規分布: 釣鐘型の形状を持つ分布。データの多くが平均値の付近に集まり、平均値から離れるほど発生する確率は低くなります。

Rand関数の使用方法

rand関数は、指定した形状の配列に、0から1までの間の一様分布の乱数を生成します。

Randn関数の使用方法

randn関数は、指定した形状の配列に、平均値0、標準偏差1の標準正規分布の乱数を生成します。

用途の例

1. Rand: ダイスのサイコロをシミュレートする、乱数の生成に。
2. Randn: データのノイズを生成する、機械学習モデルの初期化などに。

詳細情報

Pythonにおけるrandとrandnの違いは何ですか？

PythonのNumPyライブラリには、乱数を生成するための様々な関数がありますが、その中でもrandとrandnはよく使われます。両者は乱数を生成する関数ですが、生成される乱数の分布が異なります。randは一様分布から乱数を生成する関数で、randnは標準正規分布から乱数を生成する関数です。つまり、randで生成される乱数は、0から1までの範囲で均等に分布しますが、randnで生成される乱数は、平均値が0、標準偏差が1の正規分布に従います。

randとrandnはどのような場面で使い分けますか？

randは、特定の範囲内で均等に分布した乱数を必要とする場合に適しています。例えば、0から1までの間の乱数を生成して、サイコロの目のように、特定の範囲内でランダムな値を発生させたい場合などに使用されます。一方、randnは、平均値と標準偏差が既知のデータセットをシミュレートしたい場合に適しています。例えば、身長や体重など、正規分布に従うデータをシミュレートしたい場合などに使用されます。

randとrandnを使って乱数を生成するコードの例を教えてください。

以下は、randとrandnを使って乱数を生成するコードの例です。

import numpy as np

 randで一様分布から乱数を生成
random_numbers = np.random.rand(10)
print(random_numbers)

 randnで標準正規分布から乱数を生成
random_numbers = np.random.randn(10)
print(random_numbers)

上記のコードでは、まずNumPyライブラリをインポートします。次に、np.random.rand(10)で、0から1までの間の乱数を10個生成します。np.random.randn(10)では、平均値が0、標準偏差が1の正規分布から乱数を10個生成します。

randとrandn以外にも乱数を生成する関数はありますか？

はい、NumPyライブラリにはrandとrandn以外にも、様々な乱数を生成する関数が用意されています。例えば、randintは指定された範囲内で整数型の乱数を生成します。choiceは、配列やリストからランダムに要素を選択します。これらの関数の詳細は、NumPyの公式ドキュメントを参照してください。