numpy.random.Generator.uniform

метод

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборка равномерно распределяется по полуоткрытому интервалу [low, high) (включает низкую границу, но не включает высокую). Другими словами, любое значение в заданном интервале с равной вероятностью будет выбрано методом uniform.

Параметры

lowfloat или array_like чисел с плавающей точкой, необязательно

Нижняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут больше или равны low. По умолчанию 0.

highfloat или array_like чисел с плавающей точкой

Верхняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут меньше high. high - low должно быть неотрицательным. По умолчанию 1.0.

sizeцелое число или кортеж целых чисел, необязательно

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

Возвращает

outndarray или скаляр

Выбранные образцы из параметризованного равномерного распределения.

См. также

integers

Дискретное равномерное распределение, генерирующее целые числа.

random

Вещественные числа, равномерно распределенные по [0, 1).

Примечания

Функция плотности вероятности равномерного распределения:

\[p(x) = \frac{1}{b - a}\]

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

Когда high == low, будут возвращены значения low.

Примеры

Генерировать выборки 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

Отобразить гистограмму 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()