numpy.random.random_integers

numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)

Случайные целые числа типа np.int_ в диапазоне от low до high, включительно.

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

Эта функция устарела. Используйте вместо неё randint.

Устарела начиная с версии 1.11.0.

Параметры

lowint

Наименьшее (знаковое) целое число, которое должно быть сгенерировано из распределения (если high=None, в этом случае этот параметр является наибольшим таким целым числом).

highint, optional

Если указано, наибольшее (знаковое) целое число, которое должно быть сгенерировано из распределения (см. выше поведение, если high=None).

sizeint or tuple of ints, optional

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k значений сгенерировано. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.

Возвращает

outint or ndarray of ints

size-массив случайных целых чисел из соответствующего распределения или одно случайное целое число, если size не указано.

См. также

randint

Аналогично random_integers, только для полуоткрытого интервала [low, high) и 0 — это наименьшее значение, если high опущено.

Примечания

Чтобы выбрать N равномерно распределённых чисел с плавающей точкой 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 набора пяти равномерно распределённых чисел между 0 и 2,5 включительно (т.е., из набора ):

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

Бросьте две шестигранные кости 1000 раз и суммируйте результаты:

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

Отобразите результаты как гистограмму:

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