numpy.random.RandomState.uniform

метод

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

Генерация выборок из равномерного распределения.

Выборка равномерно распределяется по полуоткрытому интервалу [low, high) (включая low, но не включая high). Другими словами, любое значение в заданном интервале с одинаковой вероятностью будет выбрано функцией uniform.

Примечание

Новый код должен использовать метод uniform экземпляра default_rng(), см. random-quick-start.

Параметры

lowfloat or array_like of floats, optional

Нижняя граница выходного интервала. Все сгенерированные значения будут больше или равны low. Значение по умолчанию равно 0.

highfloat or array_like of floats

Верхняя граница выходного интервала. Все сгенерированные значения будут меньше или равны high. Значение по умолчанию равно 1.0.

sizeint 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), возвращается одно значение, если low и high оба скаляры. В противном случае генерируется np.broadcast(low, high).size выборок.

Возвращает

outndarray or scalar

Сгенерированные выборки из параметризованного равномерного распределения.

См. также

randint

Дискретное равномерное распределение, возвращающее целые числа.

random_integers

Дискретное равномерное распределение по замкнутому интервалу [low, high].

random_sample

Вещественные числа, равномерно распределенные по [0, 1).

random

Псевдоним для random_sample.

rand

Удобная функция, принимающая размерности в качестве входных данных, например, rand(2,2) сгенерирует двумерный массив размером 2x2 с плавающей точкой, равномерно распределённой по [0, 1).

Generator.uniform

который следует использовать в новом коде.

Примечания

Функция плотности вероятности равномерного распределения

в любом месте внутри интервала [a, b), и ноль в других местах.

Когда high == low, будут возвращены значения low. Если high < low, результаты не определены официально и могут в конечном итоге вызвать ошибку, т.е. не полагайтесь на эту функцию, когда переданы аргументы, удовлетворяющие этому условию неравенства. Предельное значение high может быть включено в возвращаемый массив чисел с плавающей точкой из-за округления с плавающей точкой в уравнении low + (high-low) * random_sample(). Например:

>>> x = np.float32(5*0.99999999)
>>> x
5.0

Примеры

Генерация выборок из распределения:

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

Все значения находятся в заданном интервале:

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

Отображение гистограммы 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()