numpy.random.random_integers

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

Целые случайные числа типа np.int_ в диапазоне от low до high, включительно.

Возвращает целые случайные числа типа np.int_ из распределения «дискретного равномерного» в замкнутом интервале [low, high]. Если high равно None (по умолчанию), то результаты берутся из интервала [1, low]. Тип np.int_ соответствует типу длинного целого числа C и 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 может быть выбрано из распределения (если high=None, в этом случае этот параметр является наибольшим таким целым числом).

highint, необязательно

Если указано, наибольшее (знаковое) целое число, которое может быть выбрано из распределения (см. выше поведение, если high=None).

sizeint или кортеж из целых чисел, необязательно

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

Возвращает

outint или ndarray целых чисел

Массив формы size, содержащий случайные целые числа из соответствующего распределения, или одно случайное целое число, если size не указано.

См. также

randint

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

Примечания

Для выборки из N равномерно распределенных 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 распределенных чисел между 0 и 2,5 включительно (т. е., из набора \({0, 5/8, 10/8, 15/8, 20/8}\)):

>>> 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()