Pythonのrandom.choices関数を利用してランダム値に重み付けする方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonのrandom.choices関数を利用してランダム値に重み付けする方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

目次

1. 重み付きランダム値の概要と用途
2. random.choices関数の使い方
3. 実際に書いてみよう
4. まとめ

 

重み付きランダム値の概要と用途

ランダム値とは乱数のことです。ランダム値は確率分布というものに従って生成される不規則な値を指します。確率分布には以下のようなものがあります。

• 正規分布：平均値付近の値の出現確率が高く、外れ値に従って値の出現確率が低くなるような分布。工業製品のばらつきや自然界の個体差などに多く見られる
• 一様分布：全ての値の出現確率が等しい分布。サイコロの目の出る確率など
• ポアソン分布：サッカーのゴール数や駅で落とし物をする確率など、出現確率が低い事象を表すことが出来る分布

さて、現実世界は理論と異なり歪みや偏りがあります。

例えばサイコロの目の出る確率はすべて等しいはずですが、1の目の彫りが少し深い場合、重量に偏りが出て6の目の出る確率が高くなります。また工業製品の場合、製造機械に歪みがあると生産される製品にも歪みが生じます。

ランダム値の出現確率に「重み」を付けることで、このような状況を近似することができます。

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random.choices関数の使い方

Python で重み付きランダム値を表現するには random.choices() 関数を使用します。

random.choices(もととなるシーケンス, k = 得られるシーケンス数, weights = 重み)

random.choices 関数について、詳しくは公式サイトも参考にしてください。

random — 擬似乱数を生成する

実際に書いてみよう

今回のサンプルプログラムでは、random.choices()関数を使用して重み付きランダム値を表現します。

import random

# 1～6の目が出るサイコロ(dice)を用意
dice = list(range(1,7))

# 6の目が出やすいように重みを設定する
w = [1, 1, 1, 1, 1, 2]

# 歪んだサイコロを1000回振ってサンプルを得る
samples = random.choices(dice, k = 1000, weights = w)

# 結果の確認
for i in dice:
  print(i, ':', samples.count(i))

実行結果は以下のとおりです。数値は環境により異なりますが、6の目が他の約2倍出現していることが確認できます。

1 : 154
2 : 128
3 : 153
4 : 133
5 : 149
6 : 283

グラフにして確認してみましょう。Pythonでグラフを描画するにはmatplotlib.pyplotを使用します。ヒストグラムはhist()関数で描画できます。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムを描画
plt.hist(samples, bins=6)

実行結果は以下のとおりです。

まとめ

今回の記事ではrandom.choices関数を利用してランダム値に重み付けする方法を学習しました。

監修してくれたメンター

太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア。 普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。 開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。 地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

 

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