Cython API для random

Типизированные версии многих методов Generator и BitGenerator, а также сами классы, доступны напрямую из Cython через

cimport numpy.random

C API для random

Доступ к различным распределениям доступен через Cython или C-обёртки, такие как CFFI. Все функции принимают bitgen_t в качестве первого аргумента.

bitgen_t

bitgen_t хранит текущее состояние BitGenerator и указатели на функции, которые возвращают стандартные C типы, продвигая состояние.

struct bitgen:
    void *state
    npy_uint64 (*next_uint64)(void *st) nogil
    uint32_t (*next_uint32)(void *st) nogil
    double (*next_double)(void *st) nogil
    npy_uint64 (*next_raw)(void *st) nogil

ctypedef bitgen bitgen_t

Примеры использования этих функций см. в Расширение.

Функции имеют следующие соглашения об именах:

• «стандартные» относятся к справочным значениям любых параметров. Например, «стандартное_равномерное» означает равномерное распределение на интервале 0.0 до 1.0
• Функции «fill» заполняют предоставленный out значениями cnt.
• Функции без «стандартных» в имени требуют дополнительных параметров для описания распределений.
• zig в имени основаны на алгоритме поиска зиггурата, вместо вычисления log, что значительно быстрее. Варианты без зиггурата используются в граничных случаях и для совместимости со старыми версиями.

double random_standard_uniform(bitgen_t *bitgen_state)

void random_standard_uniform_fill(bitgen_t* bitgen_state, npy_intp cnt, double *out)

double random_standard_exponential(bitgen_t *bitgen_state)

void random_standard_exponential_fill(bitgen_t *bitgen_state, npy_intp cnt, double *out)

double random_standard_normal(bitgen_t* bitgen_state)

void random_standard_normal_fill(bitgen_t *bitgen_state, npy_intp count, double *out)

void random_standard_normal_fill_f(bitgen_t *bitgen_state, npy_intp count, float *out)

double random_standard_gamma(bitgen_t *bitgen_state, double shape)

float random_standard_uniform_f(bitgen_t *bitgen_state)

void random_standard_uniform_fill_f(bitgen_t* bitgen_state, npy_intp cnt, float *out)

float random_standard_exponential_f(bitgen_t *bitgen_state)

void random_standard_exponential_fill_f(bitgen_t *bitgen_state, npy_intp cnt, float *out)

float random_standard_normal_f(bitgen_t* bitgen_state)

float random_standard_gamma_f(bitgen_t *bitgen_state, float shape)

double random_normal(bitgen_t *bitgen_state, double loc, double scale)

double random_gamma(bitgen_t *bitgen_state, double shape, double scale)

float random_gamma_f(bitgen_t *bitgen_state, float shape, float scale)

double random_exponential(bitgen_t *bitgen_state, double scale)

double random_uniform(bitgen_t *bitgen_state, double lower, double range)

double random_beta(bitgen_t *bitgen_state, double a, double b)

double random_chisquare(bitgen_t *bitgen_state, double df)

double random_f(bitgen_t *bitgen_state, double dfnum, double dfden)

double random_standard_cauchy(bitgen_t *bitgen_state)

double random_pareto(bitgen_t *bitgen_state, double a)

double random_weibull(bitgen_t *bitgen_state, double a)

double random_power(bitgen_t *bitgen_state, double a)

double random_laplace(bitgen_t *bitgen_state, double loc, double scale)

double random_gumbel(bitgen_t *bitgen_state, double loc, double scale)

double random_logistic(bitgen_t *bitgen_state, double loc, double scale)

double random_lognormal(bitgen_t *bitgen_state, double mean, double sigma)

double random_rayleigh(bitgen_t *bitgen_state, double mode)

double random_standard_t(bitgen_t *bitgen_state, double df)

double random_noncentral_chisquare(bitgen_t *bitgen_state, double df, double nonc)

double random_noncentral_f(bitgen_t *bitgen_state, double dfnum, double dfden, double nonc)

double random_wald(bitgen_t *bitgen_state, double mean, double scale)

double random_vonmises(bitgen_t *bitgen_state, double mu, double kappa)

double random_triangular(bitgen_t *bitgen_state, double left, double mode, double right)

npy_int64 random_poisson(bitgen_t *bitgen_state, double lam)

npy_int64 random_negative_binomial(bitgen_t *bitgen_state, double n, double p)

binomial_t

typedef struct s_binomial_t {
  int has_binomial; /* !=0: following parameters initialized for binomial */
  double psave;
  RAND_INT_TYPE nsave;
  double r;
  double q;
  double fm;
  RAND_INT_TYPE m;
  double p1;
  double xm;
  double xl;
  double xr;
  double c;
  double laml;
  double lamr;
  double p2;
  double p3;
  double p4;
} binomial_t;

npy_int64 random_binomial(bitgen_t *bitgen_state, double p, npy_int64 n, binomial_t *binomial)

npy_int64 random_logseries(bitgen_t *bitgen_state, double p)

npy_int64 random_geometric_search(bitgen_t *bitgen_state, double p)

npy_int64 random_geometric_inversion(bitgen_t *bitgen_state, double p)

npy_int64 random_geometric(bitgen_t *bitgen_state, double p)

npy_int64 random_zipf(bitgen_t *bitgen_state, double a)

npy_int64 random_hypergeometric(bitgen_t *bitgen_state, npy_int64 good, npy_int64 bad, npy_int64 sample)

npy_uint64 random_interval(bitgen_t *bitgen_state, npy_uint64 max)

void random_multinomial(bitgen_t *bitgen_state, npy_int64 n, npy_int64 *mnix, double *pix, npy_intp d, binomial_t *binomial)

int random_multivariate_hypergeometric_count(bitgen_t *bitgen_state, npy_int64 total, size_t num_colors, npy_int64 *colors, npy_int64 nsample, size_t num_variates, npy_int64 *variates)

void random_multivariate_hypergeometric_marginals(bitgen_t *bitgen_state, npy_int64 total, size_t num_colors, npy_int64 *colors, npy_int64 nsample, size_t num_variates, npy_int64 *variates)

Сгенерировать целое число

npy_int64 random_positive_int64(bitgen_t *bitgen_state)

npy_int32 random_positive_int32(bitgen_t *bitgen_state)

npy_int64 random_positive_int(bitgen_t *bitgen_state)

npy_uint64 random_uint(bitgen_t *bitgen_state)

Сгенерировать случайные числа uint64 в замкнутом интервале [off, off + rng].

npy_uint64 random_bounded_uint64(bitgen_t *bitgen_state, npy_uint64 off, npy_uint64 rng, npy_uint64 mask, bint use_masked)