Generator.geometric – 幾何分布から乱数配列を作成する方法

Generator.geometricは、幾何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。

ベルヌーイ試行は、取り得る結果が成功か失敗かの2つのみであり、各試行において成功の確率が同じであるランダム試行です。例として、コイン投げが挙げられます。そして幾何分布は、ベルヌーイ試行を繰り返して初めて成功させるまでの試行回数Xの分布です。

このGenerator.geometricについて解説していきます。

目次

1. 書式

Generator.geometric

書き方:

Generator.geometric(p, size=None)

パラメーター:

p: float or array_like of floats
個々の試行における成功確率
size: int or tuple of ints, optional
出力する配列のshapeを指定する。デフォルト値のNoneの場合で、かつ、pがスカラーの場合、1つの乱数の値を返す。それ以外の場合は、np.array(p).sizeの乱数を生成する。

戻り値: 

out: ndarray or scalar
パラメータを設定した幾何分布からの乱数を出力する。

2. サンプルコード

それでは、サンプルコードを見ていきましょう。

まずは、random.default_rng コンストラクタでジェネレータオブジェクトを作成します。『numpy.random.default_rng – 乱数生成のためのジェネレータオブジェクトの作成』に目を通しておいてください。

In [1]:
import numpy as  np
rng = np.random.default_rng()
rng
Out[1]:
Generator(PCG64) at 0x7FBF1DB88E58

こうして作成したジェネレータオブジェクト rng に対して、Generator.geometricを呼び出すことによって、幾何分布から乱数配列を取得することができます。

その際、第一引数には1試行当たりの成功確率、第二引数には配列のsizeを渡します。

以下のサンプルコードでは、成功確率35%のベルヌーイ試行を10000回行った時の、それぞれの試行で初めて成功するまでの回数が出力されています。

In [2]:
rng.geometric(0.35, 10000)
Out[2]:
array([1, 1, 1, ..., 6, 2, 2])

最初の試行で成功した数を使って計算をすると、成功確率35%であることが確認できます。

In [3]:
z = rng.geometric(0.35, 10000)
(z ==1).sum()/10000
Out[3]:
0.3491

3. まとめ

以上の通り、Generator.geometricは、幾何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。

これまでは、numpy.random.geometric関数が使われていましたが、今後はこのジェネレータメソッドを使うようにしましょう。こちらの方が、処理が遥かに高速なので、大量のデータを扱う科学技術計算に適しています。



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