PythonとNumpyで正規分布の乱数を生成する

PythonのNumpyライブラリには、標準正規分布から乱数を生成するrandnメソッドと、任意の平均と標準偏差を指定した正規分布から乱数を生成するnormalメソッドがあります。

randnメソッド

randnメソッドは、標準正規分布（平均0、分散1）から乱数を生成します。以下に使用例を示します。

import numpy as np

# 1次元配列を標準正規分布の乱数で生成
s1 = np.random.randn()
print(s1)

# 10の要素を持つ乱数配列を生成
s10 = np.random.randn(10)
print(s10)

# 2×3行列を生成
s2_3 = np.random.randn(2,3)
print(s2_3)

# 多次元行列を生成
s2_2_3 = np.random.randn(2,2,3)
print(s2_2_3)

normalメソッド

normalメソッドは、任意の平均（loc）と標準偏差（scale）を指定した正規分布から乱数を生成します。以下に使用例を示します。

import numpy as np

# 1次元配列を正規分布の乱数で生成
s1 = np.random.normal(loc=0, scale=3)
print(s1)

# 10の要素を持つ乱数配列を生成
s10 = np.random.normal(loc=0, scale=3, size=(10))
print(s10)

# 2×3行列を生成
s2_3 = np.random.normal(loc=0, scale=3, size=(2,3))
print(s2_3)

# 多次元行列を生成
s2_2_3 = np.random.normal(loc=0, scale=3, size=(2,2,3))
print(s2_2_3)

これらのメソッドを使うことで、データ分析や機械学習のための様々なシミュレーションを行うことができます。PythonとNumpyを活用して、データサイエンスの世界を探索してみてください。.