numpy.random.uniform

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборка равномерно распределена на полуоткрытом интервале [low, high) (включает низкую границу, но не включает высокую). Другими словами, любое значение в заданном интервале с равной вероятностью может быть сгенерировано с помощью 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. По умолчанию равно 0.

highfloat or array_like of floats

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

sizeint or tuple of ints, optional

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то генерируются m * n * k выборок. Если size не задано (значение по умолчанию), то возвращается одно значение, если low и high оба являются скалярами. В противном случае генерируются np.broadcast(low, high).size выборок.

Возвращает

outndarray or scalar

Сгенерированные выборки из заданного равномерного распределения.

См. также

randint

Дискретное равномерное распределение, возвращающее целые числа.

random_integers

Дискретное равномерное распределение на замкнутом интервале [low, high].

random_sample

Вещественные числа, равномерно распределённые на [0, 1).

random

Псевдоним для random_sample.

rand

Удобная функция, принимающая размеры в качестве входных данных, например, rand(2,2) сгенерирует двумерный массив 2x2 вещественных чисел, равномерно распределенных на [0, 1).

Generator.uniform

который следует использовать в новом коде.

Примечания

Плотность вероятности равномерного распределения равна

в любом месте интервала [a, b), и ноль в противном случае.

Когда high равно low, будут возвращены значения low. Если high меньше low, результаты официально не определены и могут в конечном итоге вызвать ошибку, т.е. не полагайтесь на поведение этой функции при передаче аргументов, удовлетворяющих этому условию неравенства. Предельное значение high может быть включено в возвращаемый массив чисел с плавающей запятой 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()