numpy.random.RandomState.uniform

RandomState.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

Выборка образцов из равномерного распределения.

Образцы равномерно распределяются по полуоткрытому интервалу [low, high) (включает низкое, но исключает высокое). Другими словами, любое значение в заданном интервале с равной вероятностью может быть выбрано функцией uniform.

Параметры:

low : float, необязательно Нижняя граница выходного интервала. Все сгенерированные значения будут больше или равны low. Значение по умолчанию равно 0. high : float Верхняя граница выходного интервала. Все сгенерированные значения будут меньше high. Значение по умолчанию равно 1.0. size : int или кортеж из целых чисел, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов генерируется. Значение по умолчанию — None, в этом случае возвращается одно значение.

Возвращает:

out : ndarray Сгенерированные образцы с формой size.

См. также

randint

Равномерное целочисленное распределение, возвращающее целые числа.

random_integers

Равномерное целочисленное распределение по замкнутому интервалу [low, high].

random_sample

Вещественные числа, равномерно распределенные по [0, 1).

random

Псевдоним для random_sample.

rand

Функция удобства, которая принимает размеры в качестве входных данных, например, rand(2,2) сгенерирует двумерный массив 2x2 вещественных чисел, равномерно распределенных по [0, 1).

Примечания

Плотность вероятности равномерного распределения

везде в пределах интервала [a, b), и ноль в остальных случаях.

Примеры

Выборка образцов из распределения:

>>> s = np.random.uniform(-1,0,1000)

Все значения находятся в заданном интервале:

>>> np.all(s >= -1)
True
>>> np.all(s < 0)
True

Отображение гистограммы образцов вместе с функцией плотности вероятности:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> count, bins, ignored = plt.hist(s, 15, normed=True)
>>> plt.plot(bins, np.ones_like(bins), linewidth=2, color='r')
>>> plt.show()

(Исходный код, png, pdf)