python 偏りのある乱数分布発生

とあるコーディングで必要になったので、ご説明もかねて本記事作成してみました。

Pythonのライブラリ「Numpy」でRandomによって乱数を発生させることができることは、広く知られています。ただ、正規分布で左右の分布を偏らせることは、機能には無いようでした。

雑な方法

案外この世の中、雑にふるまっても誰も気づかないものです。テキトーに済ませたい場合は下記のコードで実現できます。関数bias_randomによって生成していて、下記コードの例ではユーザー入力のところに適当な値を記載すると、データの個数もしっかり5000が出ます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def bias_random(avg:float , std:float ,weight:float, count:int):
    """    偏った乱数のリストを発生させる
    <Parameters>----------
    avg : 平均, std : 左右の標準偏差、リストで与えること, 
    weight : 左右の重み、リストで与えること, count : 発生させたい乱数の数
    <Returns>-------------
    dat : float  偏った乱数のリスト
    """
    # 乱数の配列を発生させる
    np.random.seed(10000)
    dat_left = np.random.normal(avg,std[0],round(1.1*count*weight[0])) 
    dat_right = np.random.normal(avg,std[1],round(1.1*count*weight[1]))

    dat = [i for i in dat_left if i <= avg]
    dat_right = [i for i in dat_right if i > avg]
    dat.extend(dat_right)
    dat = np.random.choice(a=dat, 
                            size=count)

    return dat

if __name__ == '__main__':

    # ユーザー入力-+-+-+-+-+-+-+-+-+-
    data_avg = 50
    data_std = [5, 10] #left, right
    dat_count = 5000
    dat_weight = [0.2, 0.8] #left, right
    # +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-

    dat = bias_random(data_avg, data_std, dat_weight, dat_count)

    plt.rcParams['axes.axisbelow'] = True # gridを最背面にする記述
    plt.grid()

    plt.hist(dat, bins = 100)

    # 描画
    plt.title('data count:' + str(len(dat)))
    plt.xlabel('bin'); plt.ylabel('count')
    # bboxの作成
    boxdic = {
        "facecolor" : "white",
        "edgecolor" : "black",
        "boxstyle" : "Round",
        "linewidth" : 0.1
    }
    # Axesにテキストを追加
    plt.text(70, 80, # ← w=70, h=80なのでavgなどの値によって変更必要
            "data weight\nleft : " + str(dat_weight[0]) 
                    + "\nright : " + str(dat_weight[1])
    , size=10, bbox=boxdic)

    plt.savefig("./img.png")