numpy.random.RandomState.random_integers

метод

random.RandomState.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 «дискретного равномерного» распределения в замкнутом интервале [low, high]. Если high равно None (по умолчанию), то результаты берутся из [1, low]. Тип np.int_ соответствует типу длинного целого числа C и его точность зависит от платформы.

Эта функция устарела. Используйте функцию randint вместо неё.

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. выше для поведения, если high=None).

sizeint or tuple of ints, optional

Форма вывода. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок извлекается. 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 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 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 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

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()