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疑似乱数生成とランダムサンプリング - Qiita
標準モジュールで乱数を生成する Python には標準ライブラリとして random モジュールが備わっており、... 標準モジュールで乱数を生成する Python には標準ライブラリとして random モジュールが備わっており、さまざまな分布の乱数を生成することができます。これには主に次のような特長があります。 よく使うメジャーな分布である一様分布、正規分布、対数正規分布、負の指数分布、ガンマおよびベータ分布を利用できる。 乱数生成器として C で実装されたメルセンヌツイスタ (MT) を利用している。 Random をサブクラス化して乱数生成器を自作することもできる。 乱数生成例 NumPy のランダムサンプル関数では浮動小数点数または整数などでの乱数生成ができます。 np.random.random_sample((5,)) # => array([ 0.80055457, 0.19615444, 0.50532311, 0.48243283, 0.56227889]) np.random.rand
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