Pythonで正規分布に従う乱数を生成する方法

Pythonでは、NumPyのnp.random.normal関数を使用して、正規分布に従う乱数を生成することができます。この関数は非常に一般的で、多くの場所で使用されます。

np.random.normalの基本的な使い方

np.random.normal関数は以下のように使用します。

import numpy as np

# 平均0、標準偏差1の正規分布に従う乱数を生成
a = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000000)

ここで、locパラメータは平均を、scaleパラメータは標準偏差を、sizeパラメータは出力配列のサイズを指定します。

生成した乱数が正規分布に従っているかを確認するために、ヒストグラムを作成してみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムの作成
plt.hist(a, bins=100)
plt.show()

このコードを実行すると、正規分布に従った形状のヒストグラムが表示されます。

np.random.normal関数のlocとscaleパラメータを操作することで、生成する乱数の平均と標準偏差を自由に設定することができます。

# 平均5、標準偏差3の正規分布に従う乱数を生成
b = np.random.normal(loc=5, scale=3, size=1000000)

# ヒストグラムの作成
plt.hist(b, bins=100)
plt.show()

このコードを実行すると、平均5、標準偏差3の正規分布に従った形状のヒストグラムが表示されます。

以上がPythonで正規分布に従う乱数を生成する方法です。この機能は、統計的なシミュレーションや機械学習のアルゴリズムなど、さまざまな場面で利用されます。ぜひ覚えておきましょう。.