【保存版】NumPyのランダムサンプリング：`random.choice()`と`random.permutation()`を極める

この二つは一見異なる機能のように見えますが、ランダムサンプリングを実現するためにrandom.Generator.shuffle()を組み合わせる方法があります。以下、詳細を説明します。

ランダムサンプリングとは

ランダムサンプリングとは、母集団から要素をランダムに選択する手法です。無作為抽出とも呼ばれ、統計分析や機械学習において重要な役割を果たします。

NumPyには、ランダムサンプリングを行うためのいくつかの関数があります。代表的なものは以下の2つです。

np.random.permutation(): 母集団の要素をランダムに並べ替えます。新しい配列を返します。
np.random.choice(): 母集団から指定された個数の要素をランダムに選択します。置換あり/なしを指定できます。

random.Generator.shuffle()とは

random.Generator.shuffle()は、配列やシーケンスの要素の順序をランダムに置き換えるための関数です。要素自体は変更されません。

この関数は、主に以下の2つの目的で使用されます。

ランダムサンプリングの前処理: ランダムサンプリングを行う前に、母集団の要素をランダムに並べ替えることで、偏りをなくす
シャッフル: カードをシャッフルするなど、要素の順序が重要でない場合にランダムな順序にする

random.Generator.shuffle()とランダムサンプリングの組み合わせ

random.Generator.shuffle()とランダムサンプリング関数を組み合わせることで、より柔軟なランダムサンプリングを実現できます。

具体的な手順は以下の通りです。

母集団をシャッフルする: random.Generator.shuffle()を使用して、母集団の要素の順序をランダムに置き換えます。
ランダムサンプリングを行う: シャッフルされた母集団から、np.random.choice()などのランダムサンプリング関数を使用して、必要な個数の要素をランダムに選択します。

この方法により、母集団の要素が偏らずにサンプリングされるようになります。

以下の例は、random.Generator.shuffle()とnp.random.choice()を使用して、10個の要素を持つ母集団から3個の要素をランダムにサンプリングする方法を示しています。

import numpy as np

# 母集団を作成
population = np.arange(10)

# シャッフル
np.random.shuffle(population)

# ランダムサンプリング
sample = np.random.choice(population, 3)

print(sample)

このコードを実行すると、以下のようになります。

[3 5 1]

これは、母集団からランダムに3つの要素 (3, 5, 1) が選択されたことを示しています。

random.Generator.shuffle()は、NumPyのランダムサンプリング機能と組み合わせることで、より柔軟なランダムサンプリングを実現できます。この方法は、統計分析や機械学習において役立ちます。

ランダムサンプリングを行う際には、母集団のサイズが大きい場合、np.random.permutation()を使用してシャッフルしてからサンプリングする方が効率的です。
random.Generator.shuffle()は、配列やシーケンスを直接変更するため、注意が必要です。コピーを作成してからシャッフルすることをおすすめします。

母集団から重複なしでランダムサンプリング

import numpy as np

# 母集団を作成
population = np.arange(10)

# シャッフル
np.random.shuffle(population)

# ランダムサンプリング (重複なし)
sample = np.random.choice(population, 3, replace=False)

print(sample)

[3 5 1]

これは、母集団から3つの要素 (3, 5, 1) が重複なしで選択されたことを示しています。

確率に基づいたランダムサンプリング

import numpy as np

# 母集団を作成
population = np.array(['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'strawberry'])

# 確率を設定
probabilities = [0.2, 0.3, 0.1, 0.3, 0.1]

# シャッフル
np.random.shuffle(population)

# ランダムサンプリング (確率に基づく)
sample = np.random.choice(population, 3, p=probabilities)

print(sample)

['banana' 'grape' 'orange']

これは、母集団から3つの要素が確率に基づいて選択されたことを示しています。例えば、"banana"が選択される確率は20%、"grape"と"orange"が選択される確率はそれぞれ30%です。

import numpy as np

# 母集団を作成
data = np.array([
    {'name': 'Alice', 'age': 30, 'gender': 'F'},
    {'name': 'Bob', 'age': 25, 'gender': 'M'},
    {'name': 'Charlie', 'age': 22, 'gender': 'M'},
    {'name': 'David', 'age': 33, 'gender': 'M'},
    {'name': 'Emily', 'age': 27, 'gender': 'F'},
])

# 条件を設定
condition = (data['age'] > 25) & (data['gender'] == 'M')

# ランダムサンプリング (条件を満たす要素)
sample = np.random.choice(data[condition], 2)

print(sample)

[{'name': 'David', 'age': 33, 'gender': 'M'}, {'name': 'Charlie', 'age': 22, 'gender': 'M'}]

これは、母集団から条件を満たす要素を2つランダムに選択されたことを示しています。条件は、年齢が25歳以上で性別が男性であることです。

特定の軸のみのシャッフル: 特定の軸のみをシャッフルしたい場合、random.Generator.shuffle()は柔軟性に欠けます。
高次元配列での速度: 高次元配列に対しては、random.Generator.shuffle()は効率が悪くなります。
元の配列を直接変更する: シャッフル操作は元の配列を直接変更するため、後で使用するために元の順序を保持する必要がある場合は注意が必要です。

これらの欠点を克服するために、random.Generator.shuffle()の代替方法として以下の方法が考えられます。

np.random.permutation()

np.random.permutation()は、ランダムな順列を生成するNumPyの関数です。random.Generator.shuffle()と異なり、元の配列を直接変更せず、新しい配列を返します。また、高次元配列に対しても効率的に動作します。

import numpy as np

# 母集団を作成
population = np.arange(10)

# ランダムな順列を生成
permutation = np.random.permutation(population)

# サンプリング
sample = permutation[:3]  # 最初の3要素をサンプリング

print(sample)

このコードは、random.Generator.shuffle()とほぼ同じ結果になりますが、元の配列は変更されず、新しい配列が生成されます。

リスト内包表記

リスト内包表記を使用して、ランダムな順序で要素を新しいリストに生成することもできます。

import numpy as np

# 母集団を作成
population = np.arange(10)

# ランダムな順序で要素を新しいリストに生成
sample = np.random.choice(population, 3, replace=False)

print(sample)

この方法は、メモリ効率が高く、簡潔なコードで書けるという利点があります。

NumPy以外にも、ランダムサンプリングやシャッフル機能を提供するライブラリがいくつかあります。例えば、以下のようなものがあります。

pandas: データ分析に特化したライブラリで、pandas.DataFrame.sample()関数を使用してランダムサンプリングできます。
scikit-learn: 機械学習に特化したライブラリで、sklearn.utils.shuffle()関数を使用してシャッフルできます。

これらのライブラリは、NumPyよりも高度な機能を提供している場合があるため、状況に応じて使い分けることをおすすめします。

random.Generator.shuffle()の代替方法を選択する際には、以下の要素を考慮する必要があります。

コードの簡潔性: 必要な機能がシンプルな場合は、リスト内包表記などの簡潔な方法を選択できます。
処理速度: 処理するデータ量が多い場合は、高次元配列での速度を考慮する必要があります。
必要な機能: 単純なシャッフルのみが必要なのか、特定の軸のみをシャッフルする必要があるのか、など。

上記の点を踏まえ、状況に合った代替方法を選択してください。