numpy.random.normal を使ってみる

Python

Published: 2019-09-16

やったこと

numpy.random.normal を使ってみます。

確認環境

$ python
Python 3.6.2 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Sep 21 2017, 18:29:43)
[GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> np.__version__
'1.16.4'

調査

Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution

上記によれば、ガウス分布でランダムな値が作られます。

任意の平均、標準偏差で生成することができます。

>>> np.random.normal(0, 1, (2, 3))
array([[ 0.37994701, -0.65873701, -0.60940363],
       [-0.14211842, -1.40152253, -0.48017185]])
>>> np.random.normal(0, 1, (2, 3))
array([[ 0.80400563,  0.19123044, -0.75771854],
       [ 1.07727344,  0.45275647, -2.22720158]])
>>> np.random.normal(0, 1, (2, 3))
array([[ 0.19913532,  0.70579006, -0.24233281],
       [-0.42913376, -0.04703086,  0.62174294]])
>>> np.random.normal(0, 1, (2, 3))
array([[-0.92828659, -0.37335564,  0.41829356],
       [ 0.99799035, -1.75828243,  1.1866021 ]])

参考

numpy.random.normal — NumPy v1.15 Manual