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 «дискретного равномерного» в замкнутом интервале [low, high]. Если high равно None (по умолчанию), результаты берутся из [1, low]. Тип np.int_ соответствует типу длинного целого числа C 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 выбрано 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 выбрано из распределения (см. поведение выше, если high=None).

sizeint or tuple of ints, optional

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

Возвращает

outint or ndarray of ints

Массив формы size случайных целых чисел из соответствующего распределения или одно случайное целое число, если size не указан.

См. также

randint

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

Примечания

Для выборки из 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 из 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

Бросаем две шестигранные кости 1000 раз и суммируем 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()