numpy.random.Generator.uniform

метод

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборки равномерно распределены на полуоткрытом интервале [low, high) (включает низкую границу, но не включает высокую). Другими словами, любое значение в заданном интервале равновероятно будет выбрано с помощью uniform.

Параметры:

low : float or array_like of floats, optional Нижняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут больше или равны низкой границе. Значение по умолчанию равно 0. high : float or array_like of floats Верхняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут меньше высокой границы. Значение по умолчанию равно 1.0. size : int or tuple of ints, optional Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то генерируется m * n * k выборок. Если размер равен None (по умолчанию), то возвращается одно значение, если low и high являются скалярами. В противном случае, генерируется np.broadcast(low, high).size выборок.

Возвращает:

out : ndarray or scalar Сгенерированные выборки из параметризованного равномерного распределения.

См. также

integers

Дискретное равномерное распределение, возвращающее целые числа.

random

Вещественные числа, равномерно распределённые в [0, 1).

random

Псевдоним для random.

Примечания

Функция плотности вероятности равномерного распределения

везде в интервале [a, b), и ноль в противном случае.

Когда high == low, будут возвращены значения low. Если high < low, результаты формально не определены и могут в конечном итоге вызвать ошибку, т.е. не полагайтесь на эту функцию при передаче аргументов, удовлетворяющих этому неравенству.

Примеры

Генерирует выборки из распределения:

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

Все значения находятся в заданном интервале:

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

Отображает гистограмму выборок вместе с функцией плотности вероятности:

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