numpy.random.RandomState.uniform

метод

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборка равномерно распределяется на полуоткрытом интервале [low, high) (включая низкое значение, но не включая высокое). Другими словами, любое значение в заданном интервале равновероятно для выборки с помощью uniform.

Примечание

Новый код должен использовать метод uniform экземпляра default_rng(), см. Быстрый старт.

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 или равны high. Значение по умолчанию - 1.0.

sizeint or tuple of ints, optional

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

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

Функция-утилита, принимающая размерности в качестве входных данных, например, rand(2,2) сгенерирует массив 2x2 вещественных чисел, равномерно распределенных по [0, 1).

Generator.uniform

которую следует использовать в новом коде.

Примечания

Функция плотности вероятности равномерного распределения:

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

Когда high == low, будут возвращены значения low. Если high < low, результаты неопределены и могут в конечном итоге вызвать ошибку, т.е. не полагайтесь на эту функцию, когда переданные аргументы удовлетворяют условию неравенства. Предельное значение high может быть включено в возвращаемый массив чисел с плавающей точкой из-за округления 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()