numpy.random.RandomState.random_integers

метод

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

Возвращает 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 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 сгенерировано (если high=None, этот параметр является наибольшим целым числом).

highint, необязательно

Если указано, наибольшее (знаковое) целое число, которое может быть сгенерировано (см. выше, как ведёт себя функция, если high=None).

sizeint или кортеж из целых чисел, необязательно

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

Возвращаемое значение

outint или ndarray из целых чисел

size-форма массива случайных целых чисел из соответствующего распределения или одно такое 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 не указано.

Примечания

Для выборки N равномерно распределённых по плавающей точке 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 из пяти равномерно распределённых 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 два шестигранных кубика 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()