random.choice()との違いは？NumPyのrandom.RandomState.permutation()を使いこなす

機能

• 多次元配列の場合、最初のインデックスのみをシャッフルします。
• x が配列の場合、コピーを作成して要素をランダムにシャッフルします。
• x が整数の場合、np.arange(x) をランダムに並べ替えます。

利点

• 重複のないランダムな選択が必要な場合に役立ちます。
• データの順序をランダム化することで、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
• ランダムサンプリングを簡単に行うことができます。

基本的な例

import numpy as np

# 1から10までの整数をランダムに並べ替える
rng = np.random.default_rng()
permutation = rng.permutation(10)
print(permutation)

この例では、rng.permutation(10) は [1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6] のようなランダムな順序で 1 から 10 までの整列を生成します。

配列のシャッフル

# 配列をシャッフルする
array = np.array([1, 4, 9, 12, 15])
rng = np.random.default_rng()
shuffled_array = rng.permutation(array)
print(shuffled_array)

この例では、rng.permutation(array) は [15, 1, 9, 4, 12] のようなランダムな順序で array の要素をシャッフルします。

多次元配列のシャッフル

# 多次元配列をシャッフルする
array = np.arange(9).reshape((3, 3))
rng = np.random.default_rng()
shuffled_array = rng.permutation(array)
print(shuffled_array)

この例では、rng.permutation(array) は次のようになります。

[[6 7 8]
 [0 1 2]
 [3 4 5]]

最初のインデックスのみがシャッフルされ、行と列の順序は保持されます。

• ランダムサンプリングを実行する場合は、random.choice() 関数を使用する方が効率的な場合があります。
• random.RandomState.permutation() は、元の配列を変更しません。シャッフルされた要素の新しいコピーを返します。

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基本的な例

import numpy as np

# 1から10までの整数をランダムに並べ替える
rng = np.random.default_rng()
permutation = rng.permutation(10)
print(permutation)

このコードは、random.permutation()を使用して1から10までの整数をランダムに並べ替えます。結果は実行ごとに異なる場合があります。

import numpy as np

# 配列をシャッフルする
array = np.array([1, 4, 9, 12, 15])
rng = np.random.default_rng()
shuffled_array = rng.permutation(array)
print(shuffled_array)

このコードは、random.permutation()を使用して配列 array の要素をシャッフルします。元の配列は変更されません。

特定の数の要素をランダムに選択する

import numpy as np

# 配列から3つの要素をランダムに選択する
array = np.array([1, 4, 9, 12, 15])
rng = np.random.default_rng()
selection = rng.permutation(array)[:3]
print(selection)

このコードは、random.permutation()を使用して配列 array から3つの要素をランダムに選択します。[:3] スライスを使用して、最初の3つの要素のみを選択します。

import numpy as np

# 1から100までの整数のうち、10個を重複なしでランダムに選択する
rng = np.random.default_rng()
selection = rng.permutation(100)[:10]
print(selection)

このコードは、random.permutation()を使用して1から100までの整数のうち、10個を重複なしでランダムに選択します。

import numpy as np

# 多次元配列をシャッフルする
array = np.arange(9).reshape((3, 3))
rng = np.random.default_rng()
shuffled_array = rng.permutation(array)
print(shuffled_array)

このコードは、random.permutation()を使用して多次元配列 array をシャッフルします。最初のインデックスのみがシャッフルされ、行と列の順序は保持されます。

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random.choice() 関数

• 欠点:
  • シーケンス全体をシャッフルするわけではない
  • 特定の軸に沿ってシャッフルできない
• 利点:
  • 特定数の要素をランダムに選択する場合に効率的
  • 重複なしのランダムサンプリングが可能

import numpy as np

# 配列から3つの要素をランダムに選択する
array = np.array([1, 4, 9, 12, 15])
rng = np.random.default_rng()
selection = rng.choice(array, size=3, replace=False)
print(selection)

• 欠点:
  • random.RandomState.permutation() よりも時間がかかる場合がある
  • コードが冗長になる可能性がある
• 利点:
  • 完全に制御可能
  • 特定の軸に沿ってシャッフルできる

import numpy as np

# 配列をシャッフルする
array = np.array([1, 4, 9, 12, 15])
rng = np.random.default_rng()
for i in range(len(array)):
    j = rng.integers(0, len(array) - i - 1)
    array[i], array[j] = array[j], array[i]
print(array)

• 欠点:

  • NumPy を使用するよりも複雑になる場合がある

• 利点:

  • random.RandomState.permutation() にはない追加機能を提供するものがある

これらの代替方法は、それぞれ異なる利点と欠点を持っています。状況に応じて最適な方法を選択してください。

• 読みやすさ: コードが読みやすく、理解しやすいことを確認してください。
• 再現性: コードを再現可能にするためには、同じ乱数シードを使用する必要があります。
• パフォーマンス: 大規模な配列をシャッフルする場合は、random.choice() 関数の方が効率的な場合があります。