numpy.random.random_integers

random.random_integers(low, high=None, size=None)

Случайные целые числа типа np.int_ в интервале от low до high, включительно.

Возвращает случайные целые числа типа np.int_ из дискретного равномерного распределения в замкнутом интервале [low, high]. Если high равно None (по умолчанию), то результаты берутся из интервала [1, low]. Тип np.int_ соответствует типу C long integer, а его точность зависит от платформы.

Эта функция устарела. Используйте randint вместо неё.

Устарела начиная с версии 1.11.0.

Параметры

lowint

Наименьшее (знаковое) целое число, которое будет 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 будет выбрано из распределения (см. выше поведение, если high=None).

sizeint or tuple of ints, optional

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов будут сгенерированы. По умолчанию значение None, в этом случае возвращается одно значение.

Возвращает

outint or ndarray of ints

Массив формы size со случайными целыми числами из соответствующего распределения, или одно случайное целое число, если size не указано.

См. также

randint

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

Примечания

Чтобы получить выборку из N равномерно распределённых действительных чисел 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 пяти равномерно распределенных 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

Подбросьте две шестигранные кости 1000 раз и сложите результаты:

>>> d1 = np.random.random_integers(1, 6, 1000)
>>> d2 = np.random.random_integers(1, 6, 1000)
>>> dsums = d1 + d2

Отобразите результаты в виде гистограммы:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> count, bins, ignored = plt.hist(dsums, 11, density=True)
>>> plt.show()