NumPy ランダムサンプリング：CFFI インターフェースによる高速化

NumPy ランダムサンプリングと random.BitGenerator.cffi

CFFI インターフェースとは？

CFFI は "C Foreign Function Interface" の略で、C 言語で書かれたコードを Python から呼び出すためのインターフェースです。CFFI を使用することで、NumPy のランダムサンプリング機能を C 言語の速度で実行できます。

random.BitGenerator.cffi の利点

• 高速処理: CFFI は C 言語で書かれているため、従来の Python コードよりも高速に動作します。
• 効率的なメモリ使用: CFFI はメモリを効率的に使用するため、大規模なデータセットの処理にも適しています。
• 拡張性: CFFI は C 言語のコードを自由に呼び出すことができるため、NumPy の標準機能では実現できない複雑な乱数生成も可能です。

random.BitGenerator.cffi の使い方

random.BitGenerator.cffi は以下の手順で使用できます。

1. numpy.random モジュールをインポートします。
2. BitGenerator クラスのインスタンスを作成します。
3. cffi 属性を使用して CFFI インターフェースを取得します。
4. CFFI インターフェースの属性やメソッドを使用して、乱数生成を行います。

以下は、random.BitGenerator.cffi を使用して 10 個の乱数を生成する例です。

import numpy.random as rnd

# BitGenerator クラスのインスタンスを作成
bg = rnd.BitGenerator()

# CFFI インターフェースを取得
cffi = bg.cffi

# 10 個の乱数を生成
random_numbers = cffi.next_uint64(10)

# 結果を出力
print(random_numbers)

NumPy ランダムサンプリング：random.BitGenerator.cffi サンプルコード

import numpy.random as rnd

# BitGenerator クラスのインスタンスを作成
bg = rnd.BitGenerator()

# CFFI インターフェースを取得
cffi = bg.cffi

# 10 個の乱数を生成 (0 から 1 の範囲)
random_numbers = cffi.next_double(10)

# 結果を出力
print(random_numbers)

正規乱数生成

import numpy.random as rnd

# BitGenerator クラスのインスタンスを作成
bg = rnd.BitGenerator()

# CFFI インターフェースを取得
cffi = bg.cffi

# 平均0、標準偏差1の正規乱数を10個生成
random_numbers = cffi.next_normal(10, 0, 1)

# 結果を出力
print(random_numbers)

ポアソン分布からの乱数生成

import numpy.random as rnd

# BitGenerator クラスのインスタンスを作成
bg = rnd.BitGenerator()

# CFFI インターフェースを取得
cffi = bg.cffi

# パラメータ5のポアソン分布から10個乱数を生成
random_numbers = cffi.next_poisson(10, 5)

# 結果を出力
print(random_numbers)

多次元配列の乱数生成

import numpy.random as rnd

# BitGenerator クラスのインスタンスを作成
bg = rnd.BitGenerator()

# CFFI インターフェースを取得
cffi = bg.cffi

# 3行4列の(0, 1)一様乱数配列を生成
random_numbers = cffi.next_double((3, 4))

# 結果を出力
print(random_numbers)

状態の保存と復元

import numpy.random as rnd

# BitGenerator クラスのインスタンスを作成
bg = rnd.BitGenerator()

# CFFI インターフェースを取得
cffi = bg.cffi

# 状態を保存
state = cffi.get_state()

# いくつかの乱数を生成
random_numbers1 = cffi.next_double(10)

# 状態を復元
cffi.set_state(state)

# 同じ状態から別の乱数を生成
random_numbers2 = cffi.next_double(10)

# 結果を出力
print(random_numbers1)
print(random_numbers2)

CFFI 関数の直接呼び出し

import numpy.random as rnd

# BitGenerator クラスのインスタンスを作成
bg = rnd.BitGenerator()

# CFFI インターフェースを取得
cffi = bg.cffi

# CFFI 関数を直接呼び出す
random_number = cffi.ffi.cast("double", cffi.lib.random_uniform())

# 結果を出力
print(random_number)

補足

• 上記コードは NumPy 1.20 以降で動作します。

NumPy ランダムサンプリングのその他の方法

np.random モジュール

NumPy の np.random モジュールには、さまざまな乱数生成関数が用意されています。以下は、その例です。

• np.random.rand(n): 一様乱数 (0 から 1 の範囲) を n 個生成
• np.random.normal(loc, scale, size): 正規乱数 (平均 loc、標準偏差 scale) を size 個生成
• np.random.poisson(lam, size): ポアソン分布 (パラメータ lam) から size 個乱数を生成

random.Random クラス

Python 標準ライブラリの random モジュールにある Random クラスを使用して、乱数生成を行うことができます。

import random

# Random クラスのインスタンスを作成
rng = random.Random()

# 一様乱数を生成
random_number = rng.random()

# 正規乱数を生成
random_number = rng.normalvariate(0, 1)

# ポアソン分布から乱数を生成
random_number = rng.poissonvariate(5)

その他のライブラリ

NumPy 以外にも、SciPy や pandas などのライブラリには、より高度なランダムサンプリング機能が提供されています。