Python​/正規分布に従う乱数を生成する をテンプレートにして作成 :: NJF Wiki

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*はじめに Pythonでは正規分布（ガウス分布）に従う乱数を発生させる方... 普通の一様な乱数よりは使用頻度は低いものの、正規分布は誤... そのため、統計関係のテストデータの作成などにこの機能が使... また、グラフィックなどで自然な形で集中したランダムな点を... 自分で実装するのもそう難しくはないのですが、少し面倒なの... &font(u){注意};：Pythonの正規分布の上側確率などを求める方... *random.gauss 生成するにはrandom.gaussを使います。 例えば、標準正規分布に従う乱数を生成するには以下のように... import random print(random.gauss(0,1)) 結果: -1.5001413318395698 など。 第一引数が平均値で第二引数が標準偏差です。 他にほぼ同様のメソッドとしてrandom.normalvariateがありま... 使い方も全く同じで第一引数が平均値で第二引数が標準偏差で... ただし、gaussの方が高速で動作します。normalvariateはスレ... 一つだけ生成しても実際に正規分布になっているかどうか分か... import random dataCnt = {} for i in range(100000): d = round(random.gauss(0,1),1) if d in dataCnt: dataCnt[d] += 1 else: dataCnt[d] = 1 sortedData = sorted(dataCnt.items()) for k in sortedData: print("%.2f\t%d" % (k[0],k[1])) この結果を表計算ソフトに貼り付けてグラフを描くと次のよう... &ref(chart.png,mw:480,mh:360); 乱数なので少しばらつきがありますが、ほぼ正規分布になって... Pythonにはこれ以外にも、対数分布、ガンマ分布やパレート分... 詳しくは[[こちらのドキュメント:https://docs.python.org/ja... *おまけ：中心極限定理と一様分布から標準正規分布に従うラン... 計算コストが高くて実用性はないのですが、一様分布と中心極... 中心極限定理とは、母集団の分布が何であれそこから抽出され... [[Wikipedia 中心極限定理:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E... そこで、たいていのプログラミング言語に実装されているラン... 区間(a,b)の一様分布の平均は(b-a)/2、分散は(b-a)^2/12と分... nを100として、標準正規分布に従うランダムな数を返す関数を... def cltRandom(): n = 100 sqr3 = 2 * math.sqrt(3*n) x = 0 for i in range(n): x += (random.random() - 0.5) * sqr3 return x / n これを前節と同じように100,000回実行して小数第二位で四捨五... &ref(chartClt.png,mw:480,mh:360); 前節のグラフとほぼ同じになり、予想通り標準正規分布に従っ... この関数は、100回も乱数を生成するので実行速度はかなり遅く... しかし、中心極限定理を実際に確かめられる簡単な例となって...

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*はじめに Pythonでは正規分布（ガウス分布）に従う乱数を発生させる方... 普通の一様な乱数よりは使用頻度は低いものの、正規分布は誤... そのため、統計関係のテストデータの作成などにこの機能が使... また、グラフィックなどで自然な形で集中したランダムな点を... 自分で実装するのもそう難しくはないのですが、少し面倒なの... &font(u){注意};：Pythonの正規分布の上側確率などを求める方... *random.gauss 生成するにはrandom.gaussを使います。 例えば、標準正規分布に従う乱数を生成するには以下のように... import random print(random.gauss(0,1)) 結果: -1.5001413318395698 など。 第一引数が平均値で第二引数が標準偏差です。 他にほぼ同様のメソッドとしてrandom.normalvariateがありま... 使い方も全く同じで第一引数が平均値で第二引数が標準偏差で... ただし、gaussの方が高速で動作します。normalvariateはスレ... 一つだけ生成しても実際に正規分布になっているかどうか分か... import random dataCnt = {} for i in range(100000): d = round(random.gauss(0,1),1) if d in dataCnt: dataCnt[d] += 1 else: dataCnt[d] = 1 sortedData = sorted(dataCnt.items()) for k in sortedData: print("%.2f\t%d" % (k[0],k[1])) この結果を表計算ソフトに貼り付けてグラフを描くと次のよう... &ref(chart.png,mw:480,mh:360); 乱数なので少しばらつきがありますが、ほぼ正規分布になって... Pythonにはこれ以外にも、対数分布、ガンマ分布やパレート分... 詳しくは[[こちらのドキュメント:https://docs.python.org/ja... *おまけ：中心極限定理と一様分布から標準正規分布に従うラン... 計算コストが高くて実用性はないのですが、一様分布と中心極... 中心極限定理とは、母集団の分布が何であれそこから抽出され... [[Wikipedia 中心極限定理:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E... そこで、たいていのプログラミング言語に実装されているラン... 区間(a,b)の一様分布の平均は(b-a)/2、分散は(b-a)^2/12と分... nを100として、標準正規分布に従うランダムな数を返す関数を... def cltRandom(): n = 100 sqr3 = 2 * math.sqrt(3*n) x = 0 for i in range(n): x += (random.random() - 0.5) * sqr3 return x / n これを前節と同じように100,000回実行して小数第二位で四捨五... &ref(chartClt.png,mw:480,mh:360); 前節のグラフとほぼ同じになり、予想通り標準正規分布に従っ... この関数は、100回も乱数を生成するので実行速度はかなり遅く... しかし、中心極限定理を実際に確かめられる簡単な例となって...

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