ここで学習すること
データセットを作成するための乱数作成の手法を学習します。
乱数を作成することでpythonの学習がスムーズに行えます。
乱数を作成する np.random.randn()
乱数を作成するにはnp.random.randn()の（）内に作成する乱数の数を記入します。
import numpy as pd
X = np.random.randn(5)
print(“X:”, X)
Y = np.random.randn(5)
print(“Y:”, Y)
print()
=>
X: [-0.01886594 -0.50995452 -0.33290969 -0.27253745 0.14135954]
Y: [-0.18083659 -0.9227813 1.15190391 -0.95624888 0.46817611]
乱数を生成するため、計算する度に作成される数字は変わります。
毎回同じ乱数を作成する np.random.seed()
作成する数字を毎回同じにするにはnumpy.random.seed()の()内に同じ整数を記入します。
np.random.seed(0) # シードを設定
x = np.random.randn(5)
print(“x:”, x)
np.random.seed(1) # シードを設定
y = np.random.randn(5)
print(“y:”, y)
=>
x: [1.76405235 0.40015721 0.97873798 2.2408932 1.86755799]
y: [ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175 -1.07296862 0.86540763]
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0) # シードを設定します
x = np.random.randn(10000) #10000個の乱数を作成します
print(“x:”, x)
plt.hist(x, bins=’auto’) #作成した乱数を表示します
plt.show()
=>
x: [ 1.76405235 0.40015721 0.97873798 … 0.51687218 -0.03292069
1.29811143]
文字列型から数値型へ変換する
読み取ったデータが文字列型だった場合、数値型（int型、float型）へ変換しなければ計算できません。
データの型を変換するにはint()やfloat()の（）内に変数を入れます。
x = ‘5’ #クォーテーション（’ ’）があるので、変数x,yは文字型（str型）になります。
y = ‘6’
z = int(x) + int(y) #int型に変化してx+yを計算しています
w=x + y #str型のままx+yを計算しています
print(z)
print(w)
=>
11 #int型に変換後に加算しているので11となります。
56 #str型のまま加算しているので文字列の連結になっています。
等間隔の数列を作成する numpy.arange(始まりの値, 終わりの値, 間隔の値)
numpy.arange(始まりの値, 終わりの値, 間隔の値)とすることで、等間隔の数列を作成できます。
import numpy as np
n = np.arange(2, 15, 3) #2から3間隔で14（15-1）までの数字を作成します。
print(n)
=>
[ 2 5 8 11 14]
数列を分割する numpy.linspace(最初の値,最後の値,分割点の個数)
numpy.linspace(最初の値,最後の値,分割点の個数)でデータを分割することが可能です。
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 3) #0から10の範囲を3点で分割します
print(x)
=>
[ 0. 5. 10.]
