numpy.random.uniform

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

Генерация выборок из равномерного распределения.

Выборки равномерно распределены на полуоткрытом интервале [low, high) (включая низкую, но не включая высокую границу). Другими словами, любое значение в данном интервале равновероятно будет выбрано функцией uniform.

Параметры:

low : float, необязательно Нижняя граница интервала. Все сгенерированные значения будут больше или равны low. По умолчанию равно 0. high : float Верхняя граница интервала. Все сгенерированные значения будут меньше high. 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 выборок будет сгенерировано. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.

Возвращаемое значение:

out : ndarray Сгенерированные выборки с формой size.

См. также

randint

Дискретное равномерное распределение, возвращающее целые числа.

random_integers

Дискретное равномерное распределение на замкнутом интервале [low, high].

random_sample

Вещественные числа, равномерно распределённые на интервале [0, 1).

random

Псевдоним для random_sample.

rand

Функция-обёртка, принимающая размеры в качестве входных данных, например, rand(2,2) сгенерирует двумерный массив 2x2 с вещественными числами, равномерно распределёнными на интервале [0, 1).

Примечания

Плотность вероятности равномерного распределения равна

на всём интервале [a, b), и равна нулю вне его.

Примеры

Генерация выборок из распределения:

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

Все значения лежат 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)