numpy.random.mtrand.RandomState.random_integers

метод

RandomState.random_integers(low, high=None, size=None)

Случайные целые числа типа np.int между low и high, включительно.

Возвращает случайные целые числа типа np.int из «дискретного равномерного» распределения в замкнутом интервале [low, high]. Если high равно None (по умолчанию), то результаты находятся в диапазоне [1, low]. Тип np.int переводится в тип целого числа C long, и его точность зависит от платформы.

Эта функция устарела. Используйте вместо неё randint.

Устарело с версии 1.11.0.

Параметры:

low : int Наименьшее (знаковое) целое число, которое будет выбрано из распределения (если только high=None, в этом случае этот параметр является наибольшим таким целым числом). high : int, optional Если указано, наибольшее (знаковое) целое число, которое будет выбрано из распределения (см. выше поведение, если high=None). size : int or tuple of ints, optional Выходная форма. Если заданная форма, например, (m, n, k), то будет выбрано m * n * k образцов. Значение по умолчанию — None, в этом случае возвращается одно значение.

Возвращает:

out : int or ndarray of ints Массив формы size со случайными целыми числами из соответствующего распределения, или одно такое случайное целое число, если size не указано.

См. также

randint

Аналогично random_integers, только для полуоткрытого интервала [low, high), и 0 является наименьшим значением, если high опущено.

Примечания

Чтобы выбрать N равномерно распределённых чисел с плавающей запятой между a и b, используйте:

a + (b - a) * (np.random.random_integers(N) - 1) / (N - 1.)

Примеры

>>> np.random.random_integers(5)
4 # random
>>> type(np.random.random_integers(5))
<class 'numpy.int64'>
>>> np.random.random_integers(5, size=(3,2))
array([[5, 4], # random
       [3, 3],
       [4, 5]])

Выберите пять случайных чисел из множества пяти равномерно распределённых чисел от 0 до 2,5 включительно (т.е., из множества ):

>>> 2.5 * (np.random.random_integers(5, size=(5,)) - 1) / 4.
array([ 0.625,  1.25 ,  0.625,  0.625,  2.5  ]) # random

Бросьте два шестигранных кубика 1000 раз и сложите результаты:

>>> d1 = np.random.random_integers(1, 6, 1000)
>>> d2 = np.random.random_integers(1, 6, 1000)
>>> dsums = d1 + d2

Отобразите результаты в виде гистограммы:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> count, bins, ignored = plt.hist(dsums, 11, density=True)
>>> plt.show()