numpyでランダムな配列を生成する方法は何ですか？

numpyの乱数配列を生成する方法は、numpy.randomモジュール内の関数を使用することで実現できます。一般的に使用される関数には、以下のものがあります。

1. numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)は、指定された次元の一様分布のランダムサンプル値を返します。値の範囲は[0, 1)です。
2. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)は、指定された次元の標準正規分布からのランダムなサンプル値を返します。
3. numpy.random.randint（low、high =なし、size =なし、dtype = int）は、指定された範囲内のランダムな整数サンプル値を返します。lowは下限（含む）、highは上限（含まない）です。
4. numpy.random.random_sample(size=None)関数は、指定されたサンプル数に応じて、[0, 1)の範囲内のランダムなサンプル値を返します。
5. numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：指定された1次元配列aからランダムにサンプル値を選択します。

コードの例：

import numpy as np

# 生成一个3x3的随机数组（均匀分布）
rand_array = np.random.rand(3, 3)
print(rand_array)

# 生成一个标准正态分布的随机数组（3行2列）
randn_array = np.random.randn(3, 2)
print(randn_array)

# 生成一个10个元素的随机整数数组（取值范围在[0, 10)之间）
randint_array = np.random.randint(0, 10, size=10)
print(randint_array)

# 生成5个[0, 1)之间的随机样本值
random_sample = np.random.random_sample(5)
print(random_sample)

# 从给定的一维数组中随机选择3个样本值
choices = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], size=3)
print(choices)

これらの関数の具体的な使用法は必要に応じて選択できます。詳細な使い方については、NumPy公式ドキュメントを参照してください。