numpy.random.RandomState.uniform

метод

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборка равномерно распределена по полуоткрытому интервалу [low, high) (включает low, но не включает high). Другими словами, любое значение в заданном интервале с равной вероятностью может быть получено с помощью uniform.

Примечание

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

Параметры

lowfloat или array_like из float, необязательно

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

highfloat или array_like из float

Верхняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут меньше или равны high. По умолчанию 1.0.

sizeint или кортеж из int, необязательно

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

Возвращает

outndarray или скаляр

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 распределённые по [0, 1).

random

Псевдоним для random_sample.

rand

Удобная функция, принимающая размеры в качестве входных данных, например, rand(2,2) сгенерирует 2x2 массив вещественных чисел, равномерно распределённых по [0, 1).

Generator.uniform

которую следует использовать в новом коде.

Примечания

Плотность вероятности равномерного распределения:

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

внутри интервала [a, b), и ноль в остальных случаях.

Когда high == low, будут возвращены значения low. Если high < low, результаты неопределены и могут в конечном итоге вызвать ошибку, то есть не полагайтесь на корректность работы этой функции при переданных аргументах, удовлетворяющих этому неравенству. Граница high может быть включена в возвращаемый массив с плавающей точкой из-за округления в формуле 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()