シーケンスの要素を無作為に抽出する関数
標準ライブラリの randomモジュール には、シーケンスからランダム (無作為) に要素を抽出する random.choice(), random.sample() があります。NumPyパッケージには配列から複数個の要素をランダムに取り出す numpy.choice() が用意されています。
random.choice()
random.choice(seq) は引数 seq に渡したシーケンス（文字列、リスト、タプルなど）から要素をランダムに一つ選んで返します（どの要素も等しい確率で選ばれます）。
random.choice(seq)
以下のコードは、リストから重複を許して 3 回連続で無作為抽出してます。
# PYTHON_RANDOM_CHOICE
# In[1]
# randomモジュールをインポート
import random
# 乱数を初期化
random.seed(0)
# 恒星リスト
stars = ["太陽", "シリウス", "アケルナル", "ベガ", "プロキオン"]
# 恒星リストから3回ランダムに要素を抽出(重複あり)
for k in range(3):
x = random.choice(stars)
print(x)
# ベガ
# ベガ
# 太陽random.sample()
random.sample() は population に指定したシーケンスまたは集合から k 個の要素を重複なしで抽出して、それらを要素に持つ新しいリストを作成します。
random.sample(population, k)
以下のコードは set からランダムに要素を抽出してリストを生成します。
# PYTHON_RANDOM_SAMPLE
# In[1]
import random
# 乱数を初期化
random.seed(0)
# 恒星の集合(set)
stars = {"カノープス", "アルタイル", "カペラ", "デネブ", "カストル"}
# 3個の要素をランダムに抽出して新しいリストを作成（重複なし）
y = random.sample(stars, 3)
print(y)
# ['カノープス', 'デネブ', 'カペラ']
random.choices()
random.choices() は population に指定したシーケンスまたは集合から引数 k に指定した個数の要素を重複ありで無作為抽出し、それらを要素に持つ新しいリストを作成します。
random.choices(population, weights=None, cum_weights=None, k=1)
引数 weights に相対的な重みのシーケンスを渡すと、各要素が選ばれる確率を調整することができます。
# PYTHON_RANDOM_CHOICES
# In[1]
import random
# 乱数を初期化
random.seed(0)
# 恒星リスト
stars = ["アルデバラン", "スピカ", "リゲル", "ベテルギウス", "エルナト"]
# 相対的な重みのリスト
w = [1, 1, 2, 2, 4]
# 各要素に重みwをつけて、5個の要素をランダムに抽出してリストを作成
x = random.choices(stars, k = 5, weights = w)
print(x)
# ['エルナト', 'エルナト', 'ベテルギウス', 'リゲル', 'ベテルギウス'] 上のサンプルコードでは相対的な重みのリストを [1, 1, 2, 2, 4] で指定しています。これによって、たとえばリストの 3 つめの要素（インデックス 2 の要素）"リゲル" は
2/(1+1+2+2+4) = 2/10 = 1/5
の確率で選び出されることになります。random.choices() は引数 cum_weights で累積的な重みを指定することもできます (weights と同時に指定することはできません)。サンプルコードは割愛しますが、相対的な重み [1, 1, 2, 2, 4] は、累積的な重み [1, 2, 4, 6, 10] と等価です。
numpy.random.choice()
numpy.random.choice() は第 1 引数に渡した配列 a から要素を無作為に抽出します。
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
デフォルト設定 (replace=True) では重複を許して取り出します。
replace は「引いたクジを元に戻す」という意味のキーワードです。
# NUMPY_RANDOM_CHOICE
# In[1]
# NumPyをインポート
import numpy as np
# 乱数シードを設定
np.random.seed(9)
# 恒星のリスト
stars = np.array(["カノープス",
"アルタイル",
"カペラ",
"デネブ",
"カストル"])
# リストから6個の要素をランダム抽出(重複あり)
# 戻り値は3行2列の配列
x = np.random.choice(stars, size=(3, 2))
print(x)
# [['カストル' 'カノープス']
# ['デネブ' 'アルタイル']
# ['カストル' 'デネブ']]replace に Falsee を渡すと、重複なしで抽出します。
# In[2]
np.random.seed(9)
# リストから3個の要素をランダム抽出(重複なし)
# 戻り値は1次元配列
y = np.random.choice(stars, size=3, replace=False)
print(y)
# ['デネブ' 'カノープス' 'アルタイル']各要素が抽出される確率を引数 p で指定できます。
# In[3]
np.random.seed(13)
# 各要素の抽出確率を設定
prob = np.array([0.5, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1])
# 等確率で8要素を取り出して4行2列で返す
x = np.random.choice(stars, size=(4,2), p=prob)
print(x)
# [['カペラ' 'カノープス']
# ['デネブ' 'カストル']
# ['カストル' 'カノープス']
# ['アルタイル' 'カペラ']]a に整数を渡すと、a 未満の正整数のをランダム抽出します。
# In[4]
np.random.seed(15)
# 9以下の整数から無作為に5個の数字を抽出(重複あり)
x = np.random.choice(10, 5)
print(x)
# [8 5 5 7 0]