NumPy numpy.random.rand() 関数
Suraj Joshi
2023年1月30日
Python Numpy numpy.random.rand() 関数は指定された形状の配列をランダムな値で生成します。
numpy.random.rand() の構文
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)
パラメータ
d0, d1, ... , dn |
整数です。ランダム関数からの出力配列の次元を表します。値が指定されていない場合はスカラ値が返されます。 |
戻り値
指定された形状のランダムな値を持つランダムな配列を返します。
コード例：numpy.random.rand() メソッド
import numpy as np
x = np.random.rand()
print(x)
出力：
0.6222151413197674
出力配列にはサイズが指定されていないので、乱数を生成します。
生成される乱数の範囲は 0 から 1 の間です。
同じコードを複数回実行すると、異なる乱数が得られるかもしれません。
一定の出力を生成するために、np.random() 関数の seed を固定します。
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.rand()
print(x)
出力：
0.5488135039273248
関数を実行するたびに一定の出力を生成します。
コード例：出力配列の形状を指定する numpy.random.rand() メソッド
固定のサイズと形状の配列を生成するには、numpy.random.rand() 関数に出力配列の形状を決定するパラメータを指定します。
numpy.random.rand() メソッドで 1 次元配列を生成する
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(5)
print(x)
出力：
[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]
乱数からなる長さ 5 のランダムな 1 次元配列を生成します。
ここに含まれる数値は (0,1) の範囲内にあります。
seed が固定されているため、実行するたびに同じ乱数が生成されます。
1 よりも大きな数を生成する必要がある場合は、単に配列に必要な範囲を乗算すればよい。
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(5)*10
print(x)
出力：
[5.48813504 7.15189366 6.02763376 5.44883183 4.23654799]
1 から 10 までの乱数を生成します。
numpy.random.rand() メソッドで 2 次元配列を生成する
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(2,3)
print("Array x:")
print(x)
print("\n Shape of Array x:")
print(x.shape)
出力：
Array x:
[[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
[0.54488318 0.4236548 0.64589411]]
Shape of Array x:
(2, 3)
これは numpy.random.rand() メソッドを用いて 2 行 3 列の 2 次元ランダム配列を生成します。
numpy.random.rand() メソッドを用いて高次元配列を生成する
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(2,3,2,3)
print("Array x:")
print(x)
print("\n Shape of Array x:")
print(x.shape)
出力：
Array x:
[[[[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
[0.54488318 0.4236548 0.64589411]]
[[0.43758721 0.891773 0.96366276]
[0.38344152 0.79172504 0.52889492]]
[[0.56804456 0.92559664 0.07103606]
[0.0871293 0.0202184 0.83261985]]]
[[[0.77815675 0.87001215 0.97861834]
[0.79915856 0.46147936 0.78052918]]
[[0.11827443 0.63992102 0.14335329]
[0.94466892 0.52184832 0.41466194]]
[[0.26455561 0.77423369 0.45615033]
[0.56843395 0.0187898 0.6176355 ]]]]
Shape of Array x:
(2, 3, 2, 3)
これは、numpy.random.rand() メソッドを用いて、形状 (2, 3, 2, 3) の 4 次元ランダム配列を生成します。
同様に、numpy.random.rand() メソッドを用いて、任意の大きさのランダム配列を生成することもできます。
著者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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