rand(d0, d1, …, dn) | Случайные значения заданной формы. |
randn(d0, d1, …, dn) | Возвращает выборку (или выборки) из «стандартного нормального» распределения. |
randint(low[, high, size, dtype]) | Возвращает случайные целые числа от low (включительно) до high (исключительно). |
random_integers(low[, high, size]) | Случайные целые числа типа np.int между low и high, включительно. |
random_sample([size]) | Возвращает случайные числа с плавающей запятой в полуоткрытом интервале [0.0, 1.0). |
random([size]) | Возвращает случайные числа с плавающей запятой в полуоткрытом интервале [0.0, 1.0). |
ranf([size]) | Возвращает случайные числа с плавающей запятой в полуоткрытом интервале [0.0, 1.0). |
sample([size]) | Возвращает случайные числа с плавающей запятой в полуоткрытом интервале [0.0, 1.0). |
choice(a[, size, replace, p]) | Генерирует случайную выборку из заданного одномерного массива. |
bytes(length) | Возвращает случайные байты. |
beta(a, b[, size]) | Генерировать выборки из бета-распределения. |
binomial(n, p[, size]) | Генерировать выборки из биномиального распределения. |
chisquare(df[, size]) | Генерировать выборки из хи-квадрат распределения. |
dirichlet(alpha[, size]) | Генерировать выборки из распределения Дирихле. |
exponential([scale, size]) | Генерировать выборки из экспоненциального распределения. |
f(dfnum, dfden[, size]) | Генерировать выборки из F-распределения. |
gamma(shape[, scale, size]) | Генерировать выборки из гамма-распределения. |
geometric(p[, size]) | Генерировать выборки из геометрического распределения. |
gumbel([loc, scale, size]) | Генерировать выборки из распределения Гумбеля. |
hypergeometric(ngood, nbad, nsample[, size]) | Генерировать выборки из гипергеометрического распределения. |
laplace([loc, scale, size]) | Генерировать выборки из лапласовского или двойного экспоненциального распределения с заданной локацией (или средним значением) и масштабом (убыванием). |
logistic([loc, scale, size]) | Генерировать выборки из логистического распределения. |
lognormal([mean, sigma, size]) | Генерировать выборки из логарифмически-нормального распределения. |
logseries(p[, size]) | Генерировать выборки из логарифмического распределения. |
multinomial(n, pvals[, size]) | Генерировать выборки из многомерного биномиального распределения. |
multivariate_normal(mean, cov[, size, …) | Генерировать случайные выборки из многомерного нормального распределения. |
negative_binomial(n, p[, size]) | Генерировать выборки из отрицательного биномиального распределения. |
noncentral_chisquare(df, nonc[, size]) | Генерировать выборки из нецентрального хи-квадрат распределения. |
noncentral_f(dfnum, dfden, nonc[, size]) | Генерировать выборки из нецентрального F-распределения. |
normal([loc, scale, size]) | Генерировать случайные выборки из нормального (гауссовского) распределения. |
pareto(a[, size]) | Генерировать выборки из распределения Парето II или Ломакса со заданным параметром формы. |
poisson([lam, size]) | Генерировать выборки из пуассоновского распределения. |
power(a[, size]) | Генерирует выборки в [0, 1] из степенного распределения с положительным показателем a - 1. |
rayleigh([scale, size]) | Генерировать выборки из распределения Рейлея. |
standard_cauchy([size]) | Генерировать выборки из стандартного распределения Коши с модой = 0. |
standard_exponential([size]) | Генерировать выборки из стандартного экспоненциального распределения. |
standard_gamma(shape[, size]) | Генерировать выборки из стандартного гамма-распределения. |
standard_normal([size]) | Генерировать выборки из стандартного нормального распределения (среднее=0, стандартное отклонение=1). |
standard_t(df[, size]) | Генерировать выборки из стандартного t-распределения Стьюдента со степенями свободы df. |
triangular(left, mode, right[, size]) | Генерировать выборки из треугольного распределения на интервале [left, right]. |
uniform([low, high, size]) | Генерировать выборки из равномерного распределения. |
vonmises(mu, kappa[, size]) | Генерировать выборки из распределения фон Мизеса. |
wald(mean, scale[, size]) | Генерировать выборки из распределения Вальда, или обратного гауссовского распределения. |
weibull(a[, size]) | Генерировать выборки из распределения Вейбулла. |
zipf(a[, size]) | Генерировать выборки из распределения Зипфа. |
