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目次

  1. 実数分布
  2. 整数分布
  3. シーケンス用の関数
  4. 乱数生成器の初期化
  5. 参考資料

乱数を使ってみよう

シーケンス用の関数

シミュレーションやニューラルネットワーク（ディープラーニング）等で多数の乱数を発生させる必要がある場合は，処理速度等の理由から NumPy の乱数生成 (Random Generator) の使用を推奨します．

リストの要素からランダムに抽出する場合は，random.choice() を使うと良い．たとえば，サイコロの実験は次のように書くこともできる． 

サイコロの目import random # プログラムの先頭でモジュールを読み込む
n = 10
dice = [1,2,3,4,5,6]
for i in range(n):
    die = random.choice(dice)
    print(die)

4
2
2
1
4
5
4
1
1
3

リスト(list)から重複なくn個の要素を選びたければ random.sample(list, n) を使うと良い． 

1から100の数値から10個を重複なく選ぶs = random.sample(range(1,101), 10)
print(s)

[51, 83, 73, 19, 15, 44, 21, 50, 14, 98]

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