numpy.random.Generator.uniform

метод

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборка равномерно распределена на полуоткрытом интервале [low, high) (включает low, но не включает high). Другими словами, любое значение внутри заданного интервала равновероятно для выборки с помощью uniform.

Параметры

lowfloat or array_like of floats, optional

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

highfloat or array_like of floats

Верхняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут меньше high. Значение по умолчанию — 1.0.

sizeint or tuple of ints, optional

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), тогда генерируются m * n * k выборки. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если low и high являются скалярами. В противном случае генерируются np.broadcast(low, high).size выборок.

Возвращает

outndarray or scalar

Сгенерированные выборки из параметризованного равномерного распределения.

См. также

integers

Дискретное равномерное распределение, генерирующее целые числа.

random

Вещественные числа, равномерно распределенные на интервале [0, 1).

Примечания

Функция плотности вероятности равномерного распределения:

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

Когда high == low, будут возвращены значения low. Если high < low, результаты не определены и могут в конечном итоге вызвать ошибку, то есть не полагайтесь на корректность работы этой функции, если переданы аргументы, удовлетворяющие этому условию.

Примеры

Генерация выборок из распределения:

>>> s = np.random.default_rng().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()