numpy.random.Generator.uniform

метод

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборка равномерно распределена в полуоткрытом интервале [low, high) (включая низкую границу, но не включая высокую). Другими словами, любое значение в заданном интервале с равной вероятностью может быть получено с помощью uniform.

Параметры:

lowfloat или array_like из float, необязательно

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

highfloat или array_like из float

Верхняя граница интервала вывода. Все сгенерированные значения будут меньше high. Верхняя граница может быть включена в возвращаемый массив из-за округления с плавающей точкой в уравнении low + (high-low) * random_sample(). high - low должно быть неотрицательным. Значение по умолчанию равно 1.0.

sizeint или кортеж из int, необязательно

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок будут сгенерированы. Если size не указан (по умолчанию), возвращается одно значение, если low и high являются скалярами. В противном случае np.broadcast(low, high).size выборок будут сгенерированы.

Возвращаемое значение:

outndarray или скаляр

Сгенерированные выборки из равномерного распределения.

См. также

integers

Дискретное равномерное распределение, возвращающее целые числа.

random

Вещественные числа, равномерно распределенные в интервале [0, 1).

Примечания

Плотность вероятности равномерного распределения:

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

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

Когда high == low, будут возвращены значения low.

Примеры

Генерирование выборок из распределения:

>>> rng = np.random.default_rng()
>>> s = rng.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, _ = plt.hist(s, 15, density=True)
>>> plt.plot(bins, np.ones_like(bins), linewidth=2, color='r')
>>> plt.show()