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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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3回答

3805閲覧

各行の要素の和が1になるような配列をランダムで生成するには

Terratale

総合スコア21

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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投稿2018/11/19 13:47

Pythonにおいて、

prob=[[0.7, 0.2, 0.1], [0.1, 0.6, 0.3], [0.4, 0.1, 0.5]]

のような、それぞれの行において、要素を足し合わせると1になるような正方行列を、乱数を使って生成したいのですが、どうすれば実現できるでしょうか?

単純に乱数で行列を作るというだけなら

Python

1arr = np.random.rand(4, 4)

のような関数を使えば

print(arr) # [[ 0.98109413 0.43272792 0.78808567 0.14697466] # [ 0.14529422 0.66417579 0.62020433 0.39887021] # [ 0.78762131 0.3616854 0.76995665 0.25530529] # [ 0.59426681 0.64130992 0.41451061 0.2356074 ]]

のように配列が作れるようなのですが、
これでは各行の要素の和が1にならず、困っています。

お手数ですがご教示お願いします。

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guest

回答3

0

各行を行の総和で割ります。

python

1arr/arr.sum(axis=1).reshape(-1, 1)

丸め誤差の関係で厳密に1にならないかもしれないので、その点にだけ注意してください。

投稿2018/11/19 13:59

hayataka2049

総合スコア30933

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Terratale

2018/11/20 00:10

回答ありがとうございました! なるほど!総和で割れば良かったのですね。 勉強になりました。ありがとうございす。
guest

0

乱数で要素を作るんではなく、乱数で各要素の割合を作るようにしましょう
例えば、1,2,3,4を生成したとすれば、
1.0 / (1+2+3+4) * 1
1.0 / (1+2+3+4) * 2
1.0 / (1+2+3+4) * 3
1.0 / (1+2+3+4) * 4
とすれば。

#最終の項目だけは1.0から残りの項目の総和を引いたものにすればバッチシ

投稿2018/11/19 13:59

y_waiwai

総合スコア87774

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Terratale

2018/11/20 00:12

回答ありがとうございます! 他の回答者さんとは違う方法ですが、そういった方法でも出来るんですね! 面白かったです!ありがとうございました!
guest

0

ベストアンサー

ぱっと思いついた方法としては、こんな感じでしょうか。

Python

1>>> arr = np.random.rand(4, 4) 2>>> arr /= arr.sum(axis=1)[:, np.newaxis] 3>>> 4>>> arr 5array([[0.45190331, 0.19538411, 0.14275635, 0.20995623], 6 [0.04455181, 0.25575078, 0.35612691, 0.3435705 ], 7 [0.32213244, 0.2917815 , 0.12683879, 0.25924726], 8 [0.34140508, 0.1079953 , 0.30299898, 0.24760064]]) 9>>> arr.sum(axis=1) 10array([1., 1., 1., 1.])

もっとスマートに解決できるような気もしますが。

投稿2018/11/19 13:58

LouiS0616

総合スコア35660

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Terratale

2018/11/20 00:13

回答ありがとうございます。 結果の見せ方が丁寧で分かりやすかったです! ありがとうございました!
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