初心者向け：NumPyランダムサンプリングとrandom.Generator.shuffle()チュートリアル

NumPy ランダムサンプリングと random.Generator.shuffle() の詳細解説

random.Generator.shuffle() は、Python 3.9 以降 で導入された新しいランダム化機能です。 これは、NumPy 配列だけでなく、シーケンス全般をシャッフルする強力なツールです。

この解説では、NumPy ランダムサンプリングと random.Generator.shuffle() の詳細な説明と、それらを組み合わせたプログラミング例を紹介します。

NumPy ランダムサンプリング

NumPy は、様々な方法でランダムサンプリングを行うための関数を提供しています。 以下に、代表的な関数をいくつか紹介します。

• np.random.choice(a, size=None, replace=True)：

  配列 a からランダムに size 個の要素を選択します。 replace オプションで、抽出された要素を元に戻すかどうかを指定できます。

• np.random.permutation(a)：

  配列 a の要素をランダムに並べ替えます。

• np.random.randint(low, high=None, size=None)：

  low から high までの範囲 (low を含み、high を含まない) の整数をランダムに生成します。

• np.random.random(size=None)：

  0 から 1 までの範囲の浮動小数点数をランダムに生成します。

random.Generator.shuffle()

random.Generator は、Python 3.9 以降 で導入された新しい乱数ジェネレータクラスです。 shuffle() メソッドは、このジェネレータを使用してシーケンスをシャッフルします。

shuffle() メソッドの使い方

from random import Generator

# ジェネレータを作成
generator = Generator()

# 配列をシャッフル
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
generator.shuffle(array)

# シャッフルされた配列を出力
print(array)

shuffle() メソッドの利点

• NumPy だけでなく、list や tuple などのシーケンス全般をシャッフルできます。
• random.shuffle() よりも高速で、メモリ効率も優れています。
• reproducible なシャッフルを行うことができます。

NumPy ランダムサンプリングと random.Generator.shuffle() を組み合わせることで、より高度なランダム化処理を行うことができます。

例：ランダムなサンプルデータセットを作成

from random import Generator
import numpy as np

# ジェネレータを作成
generator = Generator()

# データセット
data = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# インデックスをシャッフル
indices = np.arange(data.shape[0])
generator.shuffle(indices)

# ランダムなサンプルデータセット
sample_data = data[indices]

# サンプルデータセットを出力
print(sample_data)

まとめ

NumPy ランダムサンプリングと random.Generator.shuffle() は、Python でランダム化処理を行うための強力なツールです。 これらを組み合わせることで、様々な場面で役立つプログラムを作成することができます。

追加情報

• NumPy 1.20 以降では、np.random.shuffle() メソッドが導入されています。 これは、random.Generator.shuffle() メソッドとほぼ同じ機能を提供します。

NumPy ランダムサンプリングと random.Generator.shuffle() のサンプルコード

NumPy ランダムサンプリング

np.random.choice()

import numpy as np

# 配列からランダムに3個の要素を選択
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
choices = np.random.choice(array, size=3)

# 抽出された要素を出力
print(choices)

# 重み付きランダム抽出
weights = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
choices = np.random.choice(array, size=3, replace=True, weights=weights)

# 抽出された要素と重みを出力
print(choices)

np.random.permutation()

# 配列の要素をランダムに並べ替え
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.permutation(array)

# シャッフルされた配列を出力
print(array)

np.random.randint()

# 1から10までの整数をランダムに生成
number = np.random.randint(1, 11)

# 生成された数を出力
print(number)

# 5から15までの整数を5個ランダムに生成
numbers = np.random.randint(5, 16, size=5)

# 生成された数を出力
print(numbers)

np.random.random()

# 0から1までの浮動小数点数をランダムに生成
number = np.random.random()

# 生成された数を出力
print(number)

# 0から1までの浮動小数点数を5個ランダムに生成
numbers = np.random.random(size=5)

# 生成された数を出力
print(numbers)

random.Generator.shuffle()

from random import Generator

# ジェネレータを作成
generator = Generator()

# 配列をシャッフル
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
generator.shuffle(array)

# シャッフルされた配列を出力
print(array)

# リストをシャッフル
list = [1, 2, 3, 4, 5]
generator.shuffle(list)

# シャッフルされたリストを出力
print(list)

NumPy ランダムサンプリングと random.Generator.shuffle() の組み合わせ

from random import Generator
import numpy as np

# ジェネレータを作成
generator = Generator()

# データセット
data = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# インデックスをシャッフル
indices = np.arange(data.shape[0])
generator.shuffle(indices)

# ランダムなサンプルデータセット
sample_data = data[indices]

# サンプルデータセットを出力
print(sample_data)

# 重み付きランダムサンプリング
weights = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
indices = np.random.choice(indices, size=2, replace=True, weights=weights)

# ランダムなサンプルデータセット
sample_data = data[indices]

# サンプルデータセットと重みを出力
print(sample_data)

• 上記のサンプルコードはあくまでも参考です。 実際の使用例に合わせてコードを修正してください。

NumPy ランダムサンプリングと random.Generator.shuffle() 以外の方法

random モジュール

• random.shuffle(): シーケンスをシャッフルします。
• random.choice(): シーケンスからランダムに要素を選択します。
• random.randint(): 範囲からランダムな整数を生成します。
• random.random(): 0 から 1 までの浮動小数点数をランダムに生成します。

itertools モジュール

• itertools.islice(): シーケンスからランダムな部分シーケンスを取得します。
• itertools.combinations(): シーケンスからランダムな組み合わせを取得します。
• itertools.permutations(): シーケンスからランダムな順列を取得します。

import random
import itertools

# random モジュール

# 配列をシャッフル
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
random.shuffle(array)

# シャッフルされた配列を出力
print(array)

# シーケンスからランダムに要素を選択
list = [1, 2, 3, 4, 5]
element = random.choice(list)

# 抽出された要素を出力
print(element)

# 範囲からランダムな整数を生成
number = random.randint(1, 10)

# 生成された数を出力
print(number)

# 0から1までの浮動小数点数をランダムに生成
number = random.random()

# 生成された数を出力
print(number)

# itertools モジュール

# シーケンスからランダムな部分シーケンスを取得
sequence = [1, 2, 3, 4, 5]
sub_sequence = itertools.islice(sequence, 2)

# 部分シーケンスを出力
print(sub_sequence)

# シーケンスからランダムな組み合わせを取得
combination = itertools.combinations(sequence, 2)

# 組み合わせを出力
print(combination)

# シーケンスからランダムな順列を取得
permutation = itertools.permutations(sequence, 2)

# 順列を出力
print(permutation)

NumPy ランダムサンプリングと random.Generator.shuffle() は、Python でランダム化処理を行うための強力なツールです。 しかし、状況によっては他の方法の方が適している場合があります。 上記の情報を参考に、最適な方法を選択してください。