NumPyの配列の作成方法は、Python標準オブジェクトのリストに比べて、遥かに豊富に用意されており、かつ、高速に動作します。それによって、様々な科学技術計算やデータエンジニアリングが行いやすくなっています。 その中で、このページでは、よく使う配列の作成方法をすべてコンパクトにまとめています。参考にして頂ければ嬉しく思います。 …
numpy配列の作成
NumPyのrandomモジュールの全ての乱数配列の作成方法まとめ
NumPyのrandomモジュールでは、様々な種類の乱数の配列を作成するためのメソッドが豊富に用意されています。これらを使うことでデータサイエンスの効率が大きく向上します。 ここでは、現時点(NumPy ver1.19)で使用可能な乱数配列メソッドを全て紹介します。全てを覚える必要はありませんが、こうした様々な乱数配列を作成できることを知っておくと、思いがけず必要となった時にすぐに対処できるようになります。そのため、一通り眺めておくのは有益でしょう。 それでは、早速見ていきましょう。 …
NumPyで単位行列を作成する2つの方法
NumPyでは、単位行列を作成するための関数が2つ用意されています。単位行列とは、対角線の要素が1、それ以外の要素が0で埋められた2次元配列であり、機械学習の「特徴量エンジニアリング」というステップでよく使われる重要な配列です。 この単位行列を作成するための関数は、以下の2つがあります。 np.identity: NxN の正方形の単位行列を作成np.eye: NxM の任意の形状の単位行列を作成 このページでは、これらの関数を使って、単位行列を作成する方法を簡単に解説します。 1. …
NumPyで初期化配列(array)を作成する4つの方法
NumPyでは初期化配列(ndarray)を生成する関数が複数用意されています。大きく分けて以下の4つです。 np.zeros: 要素が0の初期化配列を生成np.ones: 要素が1の初期化配列を生成np.full: 要素が任意の値の初期化配列を生成np.empty:要素が空の(未初期化の)配列を生成 それぞれ、どの値で初期化するのかが異なります。ここではこれらの関数の使い方について簡潔に確認していきます。配列の初期化はよく行う操作の一つなので覚えておきましょう。 …
NumPyのarray関数でリストやタプルから配列を作成する方法
np.array関数はリストやタプルなどのPythonの標準シーケンスから配列を生成する関数です。このページでは、この関数の書き方や使い方をサンプルコードを見ながら解説していきます。 使用頻度が高い関数ですので、しっかりと使い方を抑えておきましょう。 …
Generator.zipf – ジップ分布から乱数配列を作成する方法
Generator.zipfは、ジップ分布（ジフ分布）から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ジップ分布は、ゼータ分布としても知られる連続確率分布であり、ジップの法則（出現頻度が k 番目に大きい要素が全体に占める割合は1/kに比例するという経験則）を満たす分布です。 このページではジップ分布から乱数配列を生成するGenerator.zipfについて解説します。 …
Generator.weibull – ワイブル分布から乱数配列を作成する方法
Generator.weibullは、ワイブル分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ワイブル分布は、一般化極値分布の一つで、極値問題のモデリングに使われます。具体的には、時間に対する劣化現象や寿命を統計的に記述するためによく使われます。 なお、一般化極値分布には、他にガンベル分布やフレシェ分布（逆ワイブル分布）があります。 Generator.gumbel - ガンベル分布から乱数配列を生成 このページではワイブル分布から乱数配列を生成するGenerator.weibullについて解説します。 …
Generator.wald – ワルド分布から乱数配列を作成する方法
Generator.waldは、ワルド分布（逆ガウス分布）から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ワルド分布は逆ガウス分布としても知られており、広がり(scale)が無限に近づくほど、ガウス分布に近づいていきます。ただし、いくつかの文献では、ワルド分布は平均値1の逆ガウス分布だとされていますが、これは普遍的な法則ではありません。 逆ガウス分布は、ブラウン運動との関係で研究された分布です。逆ガウス分布という名前がついているのは、一定距離にかかる時間と、時間当たりの距離には、逆相関関係があるからです。 ワルド分布（逆ガウス分布）は、ワイブル分布と並んで、株式収益率や利子率 …
Generator.vonmises – フォン・ミーゼス分布から乱数配列を作成する方法
Generator.vonmisesは、フォン・ミーゼス分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 フォン・ミーゼス分布（円周正規分布としても知られる）は、円周上の連続確率分布です。正規分布が円周状になったものとして考えられます。 このページではフォン・ミーゼス分布から乱数配列を生成するGenerator.vonmisesについて解説します。 …
[もっと読む...] about Generator.vonmises – フォン・ミーゼス分布から乱数配列を作成する方法
Generator.triangular – 三角分布から乱数配列を作成する方法
Generator.triangularは、三角分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 三角分布は、左側が下限値、真ん中に最頻値、右側に上限値を持つ連続確率分布です。他の分布と違って、これらのパラメータが直接的に確率密度関数の形状を決定します。 三角分布は、分布がはっきりしないが、下限値・上限値・最頻値といった限定的な知識はわかっているというような問題に対してよく使われます。 このページでは三角分布から乱数配列を生成するGenerator.triangularについて解説します。 …
Generator.standard_t – t分布から乱数配列を作成する方法
Generator.standard_tは、標準t分布（スチューデントのt分布）から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 t分布は、双曲線分布の特別なケースです。自由度が大きくなるほど、標準正規分布に近づいていきます。標準正規分布については以下のページで解説しています。 t検定は、データが正規分布のものであるという仮定に基づいており、標本の平均が実際の平均に対する精度の高い予測となっているかを検証することができます。 Generator.standard_normal - …
Generator.standard_gamma – 標準ガンマ分布から乱数配列を作成する方法
Generator.standard_gammaは、標準ガンマ分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 標準ガンマ分布とは、scale（広がり）が1のガンマ分布のことです。 ガンマ分布とは、簡単に言うと、ある一定の期間に1回起こるランダムな事象がn回起こるまでの時間の分布を示したものです。たとえば、電子部品の寿命の分布や、通信の待ち時間の分布などに使われます。 このページでは、このGenerator.standard_gammaメソッドについて解説します。 なお任意のscaleのガンマ分布からの乱数を取得するには、Generator.gammaメソッドを使いま …
[もっと読む...] about Generator.standard_gamma – 標準ガンマ分布から乱数配列を作成する方法