Pythonでデータ分析や数値シミュレーションを行う際、任意の数値をランダムに生成する処理は頻繁に使用されます。NumPyライブラリの「np.random.rand()」関数を用いることで、大量の乱数データを配列形式で効率的に作成することが可能です。 この関数を使い ...

前回は乱数と確率分布の理論を学びました。 今回は、Pythonを使って乱数を自在に扱う方法を詳しく解説します。 モンテカルロ法を実装するためには、乱数を生成し、分布に従ったサンプルを作ることが不可欠です。 ここでは、標準ライブラリとNumPyを使っ ...

Create an rng object with np.random.default_rng(), you can seed it for reproducible results. You can draw samples from probability distributions, including from the binomial and normal distributions.