numpy.random.uniform

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборка равномерно распределена на полуоткрытом интервале [low, high) (включает low, но не включает high). Другими словами, любое значение внутри данного интервала равновероятно будет выбрано функцией uniform.

Примечание

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

Параметры

lowfloat или array_like чисел с плавающей точкой, необязательно

Нижняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут больше или равны low. Значение по умолчанию равно 0.

highfloat или array_like чисел с плавающей точкой

Верхняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут меньше или равны high. Значение по умолчанию равно 1.0.

sizeцелое число или кортеж целых чисел, необязательно

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), тогда m * n * k выборок генерируются. Если size не задан (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

Сгенерированные выборки из заданного 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 2х2 массив вещественных чисел, равномерно распределённых по [0, 1).

Generator.uniform

который следует использовать в новом коде.

Примечания

Функция плотности вероятности равномерного распределения

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

внутри интервала [a, b), и равна нулю вне этого интервала.

Когда high == low, возвращаются значения low. Если high < low, результаты неопределённы и могут в конечном итоге вызвать ошибку, т.е. не полагайтесь на то, что функция будет корректно работать при указанных аргументах. Предельное значение high может быть включено в возвращаемый массив чисел с плавающей точкой из-за округления в вычислении low + (high-low) * random_sample(). Например:

>>> x = np.float32(5*0.99999999)
>>> x
5.0

Примеры

Генерирование 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()