データサイエンティスト必見！NumPyランダムサンプリングの奥深さを探る：`random.RandomState.get_state()`活用術

文字列 'MT19937': これは、使用されている乱数生成アルゴリズムである Mersenne Twister を示します。
624 個の符号なし整数を含む 1 次元配列: これは、乱数生成に使用されるシード値の配列です。
整数 pos: これは、現在使用されているシード値の位置を表します。
整数 has_gauss: これは、前回ガウス分布から乱数が生成されたかどうかを示すフラグです。
浮動小数点 cached_gaussian: これは、前回ガウス分布から生成された乱数の値です。

random.RandomState.get_state() の用途

random.RandomState.get_state() は、以下の目的で使用されます。

乱数生成器の状態を保存する: random.RandomState.get_state() を使用して乱数生成器の状態を保存し、後で random.RandomState.set_state() を使用して復元することができます。これは、複数のプロセスで同じ乱数シーケンスを使用する必要がある場合などに役立ちます。
同じ乱数シーケンスを再現する: random.RandomState.set_state() 関数と組み合わせて使用することで、同じ乱数シーケンスを再現することができます。これは、デバッグや再現性の高いシミュレーションを行う際に役立ちます。

random.RandomState.get_state() の注意点

random.RandomState.get_state() で取得した内部状態は、NumPy 以外のライブラリで使用することはできません。
random.RandomState.get_state() と random.RandomState.set_state() は、高度な機能であり、一般的には使用する必要はありません。ほとんどの場合、NumPy のランダムサンプリング機能は、seed 引数を使用して初期化することで十分です。

例

import numpy as np

# 乱数生成器を作成
rng = np.random.RandomState()

# 乱数を生成
x = rng.rand(10)

# 内部状態を取得
state = rng.get_state()

# 同じ乱数シーケンスを再現
rng2 = np.random.RandomState()
rng2.set_state(state)
y = rng2.rand(10)

print(x)
print(y)

この例では、まず np.random.RandomState() を使用して乱数生成器を作成します。次に、rng.rand(10) を使用して 10 個の乱数を生成します。その後、rng.get_state() を使用して乱数生成器の内部状態を取得します。

次に、np.random.RandomState() を使用して新しい乱数生成器を作成し、rng2.set_state(state) を使用して以前に取得した内部状態を設定します。最後に、rng2.rand(10) を使用して 10 個の乱数を生成します。

この結果、x と y は同じ乱数シーケンスになります。

import numpy as np

# 乱数生成器を作成
rng = np.random.RandomState()

# 乱数を生成
x = rng.rand(10)

# 内部状態を取得
state = rng.get_state()

# 同じ乱数シーケンスを再現
rng2 = np.random.RandomState()
rng2.set_state(state)
y = rng2.rand(10)

print(x)
print(y)

このコードは、以下の点を理解するのに役立ちます。

同じ乱数シーケンスを再現するには、random.RandomState.get_state() と random.RandomState.set_state() を組み合わせて使用します。
random.RandomState.set_state() は、乱数生成器の内部状態を設定するために使用される関数です。
random.RandomState.get_state() は、乱数生成器の内部状態を取得するために使用される関数です。

このコードをさらに拡張して、以下を行うことができます。

より複雑なシミュレーションを実行する
NumPy 以外のライブラリで乱数を使用する
異なる種類の乱数分布を生成する

seed 引数を使用する

NumPy のランダムサンプリング機能は、seed 引数を使用して初期化することで、同じ乱数シーケンスを再現することができます。これは、最も簡単で一般的な方法です。

import numpy as np

# 乱数生成器を初期化
rng = np.random.RandomState(seed=12345)

# 乱数を生成
x = rng.rand(10)

# 同じ乱数シーケンスを再現
rng2 = np.random.RandomState(seed=12345)
y = rng2.rand(10)

print(x)
print(y)

この例では、seed=12345 を使用して 2 つの乱数生成器を初期化しています。これにより、2 つの生成器は同じ内部状態を持ち、同じ乱数シーケンスを生成します。

クラスインスタンスを使用する

NumPy の RandomState クラスは、内部状態を保持するインスタンスとして使用することができます。これにより、インスタンスをコピーすることで、同じ乱数シーケンスを再現することができます。

import numpy as np

# 乱数生成器を作成
rng = np.random.RandomState()

# 乱数を生成
x = rng.rand(10)

# インスタンスをコピー
rng2 = rng.copy()

# 同じ乱数シーケンスを再現
y = rng2.rand(10)

print(x)
print(y)

この例では、rng.copy() を使用して rng インスタンスのコピーを作成しています。これにより、rng2 インスタンスは rng インスタンスと同じ内部状態を持ち、同じ乱数シーケンスを生成します。

np.random.seed() 関数を使用する

np.random.seed() 関数は、グローバルな乱数状態を設定するために使用することができます。この状態を使用して、同じ乱数シーケンスを生成する複数の乱数生成器を初期化することができます。

import numpy as np

# グローバルな乱数状態を設定
np.random.seed(12345)

# 乱数生成器を作成
rng = np.random.RandomState()

# 乱数を生成
x = rng.rand(10)

# 別の乱数生成器を作成
rng2 = np.random.RandomState()

# 同じ乱数シーケンスを再現
y = rng2.rand(10)

print(x)
print(y)

この例では、np.random.seed(12345) を使用してグローバルな乱数状態を設定しています。これにより、rng と rng2 の両方の生成器は同じグローバルな状態を使用し、同じ乱数シーケンスを生成します。

random.RandomState.get_state() は、マルチスレッド環境で安全に使用することはできません。
random.RandomState.get_state() で取得した内部状態は、NumPy 以外のライブラリで使用することはできません。
random.RandomState.get_state() は高度な機能であり、一般的には使用する必要はありません。