第2部モンテカルロシミュレーション乱数とシミュレーション数値計算ライブラリnumpyを用いた乱数生成計算機を用いて、でたらめな数（乱数）を発生させ、確率的に起こる現象をシミュレートする方法（モンテカルロ法）を紹介します。三角関数の計算等に用いる数値計算ライブラリや、グラフの表示方法についても説明します。 計算機の中でサイコロを振ることに相当するのが乱数です。ある規則に基づいて数を生成しますので、厳密な意味では乱数とは言えず、擬似乱数と言います。たとえば、整数にある数を掛けて、別の整数で割った余りを次の数とします。 5×123 ÷ 64 = 9…39 39×123 ÷ 64 = 74…6161×123 ÷ 64 =117…15 15×123 ÷ 64 = 28…5339, 61, 15, 53 … 余りは0から63の範囲の整数になります。これを乱数とみなします。04 #１から6までの乱数を5個生成 import numpy as np n=5 for i in range(n): print(np.random.randint(1,7)) 実行結果 5 2 6 4 3 # まとめて10個生成して平均を求める import numpy as np n=10 saikoro=np.random.randint(1,7,n) print(saikoro) print(np.mean(saikoro)) 実行結果 [5 6 6 1 2 6 1 1 4 2] 3.4 np.random.rand() 0.0以上、1.0未満の一様乱数を生成np.random.randint(a,b) aからb-1 の範囲の整数を生成22
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