numpy.random

GPT-4.icon

code:python

import numpy as np

# 1つの乱数

print(np.random.rand())

# 3×3の乱数行列

print(np.random.rand(3, 3))

標準正規分布（平均0, 標準偏差1）に従う乱数を生成します。

code:python

# 1つの乱数

print(np.random.randn())

# 3×3の乱数行列

print(np.random.randn(3, 3))

整数の乱数を生成します。

code:python

# 0以上10未満の整数

print(np.random.randint(10))

# 5以上15未満の整数を3×3の配列で生成

print(np.random.randint(5, 15, (3, 3)))

配列の要素をランダムに並び替えます。

code:python

print(np.random.permutation(arr))

2. 確率分布に従う乱数

正規分布（ガウス分布）に従う乱数を生成します。

code:python

平均0、標準偏差1の正規分布

print(np.random.normal(0, 1, 10))

平均5、標準偏差2の正規分布で 3×3 の配列

print(np.random.normal(5, 2, (3, 3)))

一様分布に従う乱数を生成します。

code:python

0以上10未満の一様分布

print(np.random.uniform(0, 10, 5))

二項分布に従う乱数を生成します。

code:python

10回試行して成功確率0.5の二項分布

print(np.random.binomial(n=10, p=0.5, size=10))

ポアソン分布に従う乱数を生成します。

code:python

平均3のポアソン分布

print(np.random.poisson(lam=3, size=10))

3. 乱数のシードを固定する

code:python

np.random.seed(42)

print(np.random.rand(3))

code:py

import random

from datetime import datetime, timedelta

def random_datetime(start, end):

"""

指定した開始日時と終了日時の間でランダムな日時を生成します。

:param start: 開始日時（datetimeオブジェクト）

:param end: 終了日時（datetimeオブジェクト）

:return: ランダムな日時（datetimeオブジェクト）

"""

delta = end - start

random_seconds = random.uniform(0, delta.total_seconds())

return start + timedelta(seconds=random_seconds)

# 使用例

start_date = datetime(2020, 1, 1, 0, 0, 0)

end_date = datetime(2025, 12, 31, 23, 59, 59)

random_date = random_datetime(start_date, end_date)

print(random_date)