サンプルコード import numpy as np values = ["high", "low"] # 確率変数 p = [0.9, 0.1] # 確率分布 np.random.choice(values, p=p) # 指定した確率分布に従って乱数を生成

numpyの配列の要素を四捨五入する import numpy as np a = np.array([0.01, 2.0]) a = np.array(a) # => array([0., 2.])

numpyのshapeとndim 前提 import numpy as np shape 各次元の要素数を確認することができる。 a = np.array([1, 2]) a.shape ## => (2,) , 各次元の要素数(行数、列数) ndim 次元を確認することができる a = np.array([1, 2]) a.ndim ## => 1 , 次元数