numpy.random.uniform

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

Генерация случайных чисел из равномерного распределения.

Выборка случайных чисел равномерно распределена на полуоткрытом интервале [low, high) (включая низкую границу, но не включая верхнюю). Другими словами, любое значение в заданном интервале с одинаковой вероятностью будет выбрано функцией uniform.

Параметры:

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

Возвращает:

out : ndarray Сгенерированные случайные числа, с формой size.

См. также

randint

Дискретное равномерное распределение, возвращает целые числа.

random_integers

Дискретное равномерное распределение по замкнутому интервалу [low, high].

random_sample

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

random

Псевдоним для random_sample.

rand

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

Примечания

Плотность вероятности равномерного распределения:

в любом месте интервала [a, b), и равна нулю вне этого интервала.

Примеры

Генерация выборок 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

Построение гистограммы выборок 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)