NumPy ランダムサンプリング：permutation() を使って Python でランダムな順序で要素を抽出する方法

NumPy ランダムサンプリング： random.RandomState.permutation() の詳細解説

permutation() は、与えられた配列の要素をシャッフルし、ランダムな順序で新しい配列を返します。

import numpy as np

# 1から10までの数字の配列を作成
arr = np.arange(1, 11)

# 配列をシャッフル
shuffled_arr = np.random.permutation(arr)

print(shuffled_arr)

# 出力例:
# [5 8 3 1 9 7 6 2 4 10]

多次元配列への適用:

permutation() は多次元配列にも適用できます。この場合、シャッフルは最初の軸に沿って行われます。

# 3行3列のランダムな2次元配列を作成
arr = np.random.rand(3, 3)

# 最初の軸 (行) をシャッフル
shuffled_arr = np.random.permutation(arr)

print(shuffled_arr)

# 出力例:
# [[0.879 0.432 0.123]
#  [0.567 0.678 0.901]
#  [0.234 0.789 0.012]]

シード値による再現性:

random.RandomState() にシード値を設定することで、ランダムな順序を再現できます。これは、テストやデバッグにおいて非常に便利です。

# シード値を設定
seed = 1234

# シード値を指定して配列をシャッフル
shuffled_arr1 = np.random.permutation(arr, seed=seed)

# 同じシード値を使用して再度シャッフル
shuffled_arr2 = np.random.permutation(arr, seed=seed)

print(shuffled_arr1)
print(shuffled_arr2)

# 出力例:
# [5 8 3 1 9 7 6 2 4 10]
# [5 8 3 1 9 7 6 2 4 10]

permutation() の利点:

• 配列の要素を効率的にシャッフルできる
• 多次元配列にも適用できる
• シード値を設定することで再現性のあるランダムな順序を生成できる

注意点:

• permutation() は元の配列を破壊しません。シャッフルされた新しい配列が返されます。
• シード値を設定しない場合、実行環境によってランダムな順序が異なってきます。

その他の情報:

• random.RandomState には、shuffle() や choice() などの他のランダムサンプリング機能も用意されています。

関連資料:

• NumPy ランダムサンプリング チュートリアル: URL NumPy random tutorial
• Python ランダムモジュール: URL Python random module

まとめ:

random.RandomState.permutation() は、NumPy で配列をランダムに並べ替えるための強力な関数です。統計分析、機械学習、データシャッフルなど、様々な場面で役立ちます。この解説を参考に、permutation() 関数を使いこなして、データ分析やプログラミングを効率化しましょう。

NumPy ランダムサンプリング：permutation() サンプルコード集

import numpy as np

# 1から10までの数字の配列を作成
arr = np.arange(1, 11)

# 配列をシャッフル
shuffled_arr = np.random.permutation(arr)

# シャッフルされた配列を出力
print(shuffled_arr)

多次元配列への適用:

# 3行3列のランダムな2次元配列を作成
arr = np.random.rand(3, 3)

# 最初の軸 (行) をシャッフル
shuffled_arr = np.random.permutation(arr)

# シャッフルされた配列を出力
print(shuffled_arr)

シード値による再現性:

# シード値を設定
seed = 1234

# シード値を指定して配列をシャッフル
shuffled_arr1 = np.random.permutation(arr, seed=seed)

# 同じシード値を使用して再度シャッフル
shuffled_arr2 = np.random.permutation(arr, seed=seed)

# シャッフルされた配列を出力
print(shuffled_arr1)
print(shuffled_arr2)

サンプリングと組み合わせた使用例:

# 1から10までの数字の配列を作成
arr = np.arange(1, 11)

# ランダムに5つの要素を抽出
shuffled_idx = np.random.permutation(len(arr))[:5]
sampled_arr = arr[shuffled_idx]

# 抽出された要素を出力
print(sampled_arr)

文字列配列のシャッフル:

# 文字列の配列を作成
arr = np.array(["a", "b", "c", "d", "e"])

# 配列をシャッフル
shuffled_arr = np.random.permutation(arr)

# シャッフルされた配列を出力
print(shuffled_arr)

特定の条件を満たす要素のシャッフル:

# 1から10までの数字の配列を作成
arr = np.arange(1, 11)

# 偶数の要素のみをシャッフル
even_idx = arr % 2 == 0
shuffled_even_idx = np.random.permutation(even_idx)

# シャッフルされた偶数要素のインデックスを出力
print(shuffled_even_idx)

カテゴリカルサンプリング:

# カテゴリのリストを作成
categories = ["A", "B", "C", "D"]

# 各カテゴリからランダムに1つの要素を抽出
category_counts = np.array([10, 20, 30, 40])
sampled_categories = np.random.permutation(categories)[np.random.choice(len(categories), size=4, p=category_counts/100)]

# 抽出されたカテゴリを出力
print(sampled_categories)

バッチ処理:

# バッチサイズ
batch_size = 10

# データの配列を作成
data_arr = np.arange(100)

# バッチごとにシャッフル
for i in range(0, len(data_arr), batch_size):
    batch_idx = np.random.permutation(np.arange(i, i + batch_size))
    shuffled_data = data_arr[batch_idx]

# シャッフルされたデータを出力
print(shuffled_data)

高速化:

• np.random.permutation() は高速な関数ですが、非常に大きな配列を扱う場合は、np.random.shuffle() の方が高速になる場合があります。
• 並列処理ライブラリ (e.g. ray) を利用することで、シャッフル処理を高速化できます。

その他:

• np.random.seed() を使用して、ランダムシードを初期化することができます。
• np.random.state() を使用して、乱数生成器の状態を保存・復元することができます。

上記は permutation() 関数の様々な使用例です。これらのサンプルコードを参考に、データ分析やプログラミングを効率化しましょう。

NumPy ランダムサンプリング：permutation() 以外の方法

np.random.shuffle():

• permutation() よりも高速
• inplace 操作なので、元の配列が変更される
• ランダムな順序を再現できない

np.random.choice():

• 特定の条件を満たす要素をランダムに抽出できる
• サンプリングする要素の数を指定できる
• 複雑なサンプリング処理に適している

自作関数:

• 独自のランダムサンプリングアルゴリズムを実装できる
• 柔軟性が高い
• 実装が複雑になる場合がある

サードパーティライブラリ:

• randomx や blis などの高速な乱数生成ライブラリ
• scikit-learn や pandas などのデータ分析ライブラリ
• 特定の目的に特化したライブラリを使用できる

並列処理:

• ray などの並列処理ライブラリ
• 処理速度を大幅に向上できる
• 複雑な実装が必要になる場合がある

具体的な例:

• ランダムな順序で要素を5つ抽出したい場合:

# permutation を使用
shuffled_idx = np.random.permutation(len(arr))[:5]
sampled_arr = arr[shuffled_idx]

# choice を使用
shuffled_idx = np.random.choice(len(arr), size=5, replace=False)
sampled_arr = arr[shuffled_idx]

• 偶数の要素のみをシャッフルしたい場合:

# permutation を使用
even_idx = arr % 2 == 0
shuffled_even_idx = np.random.permutation(even_idx)

# 自作関数を使用
def shuffle_even(arr):
    even_idx = arr % 2 == 0
    shuffled_even_idx = np.random.permutation(even_idx)
    return arr[shuffled_even_idx]

shuffled_even_arr = shuffle_even(arr)

方法の選択:

• 処理速度
• 機能性
• 使いやすさ
• 柔軟性

などを考慮して、最適な方法を選択する必要があります。