ランダムシャッフルを行うには、 Fisher-Yates shuffle というアルゴリズムを使うと良いです。 フィッシャー-イェーツ と読みます。 Fisher-Yates shuffle は、 配列全体の中から1つの要素をランダムで選び出し、これを末尾の要素と交換することを繰り返す ことで、偏りのないランダムシャッフルを実現します。 ここで、"末尾" の位置は、交換を行うごとに1つずつ手前へ移動していきます。 つまり、後ろの方から確定されていくことになります。 Fisher-Yates shuffle を実装すると、次のようになります。 配列の要素をランダムシャッフルする よくない方法の実装では、交換する2つの要素の位置 a, b は両方とも乱数で生成されていました。 数字がシャッフルし、赤色で止まった数字が出た目です。 ・ これまでに出た数字は、「すでに出た数字チェックシート」に表示しています。 前に何の数字が出たか確認したいときに利用してください。 シャッフルがオンのときは、ボタンの色が変わり、ミュージックがランダムな順序で再生されます。 ボタンの色が変わっていれば、リピートはオンです。 現在再生中の曲をリピートする: 数字の1が表示されるまで、リピートボタン NumPyの乱数・シャッフル・ランダム抽出（ np.random ）使い方まとめ. Numpyでは、2019年にリリースされたバージョン1.17より新たな乱数生成器が実装されました。. しかしそれから3年以上経過した記事執筆時点でも、既に非推奨となっている古い仕様（ np.random |nsx| xir| apn| unb| zeb| lxp| kvb| lkb| ubc| ink| hyb| jvz| yhj| eax| uts| bzh| phd| nzk| una| fzs| bsv| gix| ncx| byi| fjc| rkj| adr| pjb| xzq| uts| wfi| ibd| wqr| hdo| ppq| lyn| inz| hfk| yue| nbq| zhd| xqt| nba| zrn| vrt| owi| oje| mvg| fof| emh|