[nx] /doc/reference/randomness.po - ＊99 [ e のない e 本]

# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2021, PB'99
# This file is distributed under the same license as the NetworkX [Un
# official Machine Translate] Japanese Doc package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2021.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: NetworkX [Un official Machine Translate] Japanese Doc \n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2021-06-25 23:18+0900\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: LANGUAGE <[e-mail]>\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.9.1\n"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:4
msgid "Randomness"
msgstr "ランダム性"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:7
msgid ""
"Random Number Generators (RNGs) are often used when generating, drawing "
"and computing properties or manipulating networks. NetworkX provides "
"functions which use one of two standard RNGs: NumPy's package "
"`numpy.random` or Python's built-in package `random`. They each provide "
"the same algorithm for generating numbers (Mersenne Twister). Their "
"interfaces are similar (dangerously similar) and yet distinct. They each "
"provide a global default instance of their generator that is shared by "
"all programs in a single session. For the most part you can use the RNGs "
"as NetworkX has them set up and you'll get reasonable pseudorandom "
"results (results that are statistically random, but created in a "
"deterministic manner)."
msgstr "乱数ジェネレータ(RNG)は、多くの場合、プロパティの生成、ドローイング、計算、またはネットワークの操作に使用されます。NetworkXは、NumPyのパッケージ`NumPy.random`またはPythonの組み込みパッケージ`random`という2つの標準RNGのいずれかを使用する関数を提供しするを提供しています。これらはそれぞれ、数値を生成するための同じアルゴリズムを提供します(Mersenne Twister)。これらのインタフェースは似ています(危険なまでに似ています)が、違いはあります。これらはそれぞれ、1回のセッションですべてプログラムによって共有されるジェネレータのグローバルデフォルトインスタンスを提供します。ほとんどの場合、NetworkXが設定しているようにRNGを使用でき、妥当な擬似乱数結果(統計的にはランダムですが、確定的な方法で作成された結果)が得られます。"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:19
msgid ""
"Sometimes you want more control over how the numbers are generated. In "
"particular, you need to set the `seed` of the generator to make your "
"results reproducible -- either for scientific publication or for "
"debugging. Both RNG packages have easy functions to set the seed to any "
"integer, thus determining the subsequent generated values. Since this "
"package (and many others) use both RNGs you may need to set the `seed` of"
" both RNGs. Even if we strictly only used one of the RNGs, you may find "
"yourself using another package that uses the other. Setting the state of "
"the two global RNGs is as simple setting the seed of each RNG to an "
"arbitrary integer:"
msgstr "数値の生成方法をより詳細に制御する必要がある場合があります。特に、科学的な発表やデバッグのために結果を再現可能にするには、ジェネレータの「シード」を設定する必要があります。どちらのRNGパッケージも、シードを任意の整数に設定するための容易な関数があるため、次に生成される値(バリュー)が決定されます。このパッケージ(および他の多くのパッケージ)は両方のRNGを使用するため、両方のRNGの「シード」を設定する必要がある場合があります。厳密に1つのRNGしか使用していない場合でも、他のRNGを使用する別のパッケージを使用している場合があります。2つのグローバルRNGの状態の設定は、各RNGのシードを任意の整数に設定するのと同じくらい簡単です。"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:37
msgid "Many users will be satisfied with this level of control."
msgstr "多くのユーザーは、このレベルの制御に満足します。"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:39
msgid ""
"For people who want even more control, we include an optional argument to"
" functions that use an RNG. This argument is called `seed`, but "
"determines more than the seed of the RNG. It tells the function which RNG"
" package to use, and whether to use a global or local RNG."
msgstr "さらに制御したい人のために、RNGを使用する関数へのオプションの引数を含めます。この引数は「シード」と呼ばれますが、RNGのシードよりも多くを決定します。どのRNGパッケージを使用するか、またグローバルRNGとローカルRNGのどちらを使用するかを関数に伝えます。"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:54
msgid ""
"Each NetworkX function that uses an RNG was written with one RNG package "
"in mind. It either uses `random` or `numpy.random` by default. But some "
"users want to only use a single RNG for all their code. This `seed` "
"argument provides a mechanism so that any function can use a "
"`numpy.random` RNG even if the function is written for `random`. It works"
" as follows."
msgstr "RNGを使用する各NetworkX関数は、1つのRNGパッケージを念頭に置いて書かれています。それは、デフォルトによる`random`または`NumPy.random`のいずれかを使用します。しかし、一部のユーザは、自分のコードに対して1つのRNGのみを使用したいと思っています。この`seed`引数は、たとえ関数が`random`用に書かれていても、どの関数も`NumPy.random`RNGを使用できるようにするメカニズムを提供します。それは以下のように動作します。すべて"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:61
msgid ""
"The default behavior (when `seed=None`) is to use the global RNG for the "
"function's preferred package. If seed is set to an integer value, a local"
" RNG is created with the indicated seed value and is used for the "
"duration of that function (including any calls to other functions) and "
"then discarded. Alternatively, you can specify `seed=numpy.random` to "
"ensure that the global numpy RNG is used whether the function expects it "
"or not. Finally, you can provide a numpy RNG to be used by the function. "
"The RNG is then available to use in other functions or even other package"
" like sklearn. In this way you can use a single RNG for all random "
"numbers in your project."
msgstr "デフォルトの動作(`seed=None`の場合)は、関数の優先パッケージにグローバルRNGを使用することです。seedが整数値に設定されている場合、指定されたシード値を使用してローカルRNGが作成され、その関数の期間(他の関数へのコールを含む)に使用されてから廃棄されます。または、`seed=NumPy.random`を指定して、関数が予期しているかどうかにかかわらずグローバルNumPy RNGが使用されるようにすることもできます。最後に、関数で使用されるNumPy RNGを提供できます。その後、RNGは他の関数またはsklearnなどの他のパッケージでも使用可能になります。このようにして、プロジェクトのすべて乱数に単一のRNGを使用できます。"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:75
msgid ""
"While it is possible to assign `seed` a `random`-style RNG for NetworkX "
"functions written for the `random` package API, the numpy RNG interface "
"has too many nice features for us to ensure a `random`-style RNG will "
"work in all functions. In practice, you can do most things using only "
"`random` RNGs (useful if numpy is not available). But your experience "
"will be richer if numpy is available."
msgstr "`random`パッケージAPI用に書かれた`random`スタイルのRNGを`seed`に割り当てることは可能ですが、NumPy RNGインターフェースには、`random`スタイルのRNGがすべて関数で動作することを保証するには、あまりにも多くの便利な機能があります。実際には、ほとんどのことは`random`RNGを使って行うことができます(NumPyが利用できない場合に便利です)。しかし、NumPyが利用できれば、あなたの体験はより豊かになります。NetworkX関数"

#: ../../doc/reference/randomness.rst:83
msgid ""
"To summarize, you can easily ignore the `seed` argument and use the "
"global RNGs. You can specify to use only the numpy global RNG with "
"`seed=numpy.random`. You can use a local RNG by providing an integer seed"
" value. And you can provide your own numpy RNG, reusing it for all "
"functions. It is easier to use numpy RNGs if you want a single RNG for "
"your computations."
msgstr "要約すると、`seed`引数を無視してグローバルRNGを使用することは簡単です。`seed=NumPy.random`でNumPyグローバルRNGのみを使用するように指定できます。整数のシード値を指定することでローカルRNGを使用できます。また、独自のNumPy RNGを指定してすべて関数に再利用することもできます。計算に単一のRNGが必要な場合は、NumPy RNGを使用する方が簡単です。"

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