numpy.random.RandomState.uniform

метод

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

Генерирует выборки из равномерного распределения.

Выборки равномерно распределены на полуоткрытом интервале [low, high) (включает low, но исключает high). Другими словами, любое значение в заданном интервале равновероятно для выборки с помощью uniform.

Примечание

Новый код должен использовать метод uniform экземпляра Generator; пожалуйста, обратитесь к Быстрое начало.

Параметры:

lowfloat или array_like чисел с плавающей точкой, необязательно

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

highfloat или array_like чисел с плавающей точкой

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

sizeint или кортеж из целых чисел, необязательно

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

Возвращаемое значение:

outndarray или скаляр

Сгенерированные выборки из параметризованного равномерного распределения.

См. также

randint

Дискретное равномерное распределение, генерирующее целые числа.

random_integers

Дискретное равномерное распределение на замкнутом интервале [low, high].

random_sample

Числа с плавающей точкой, равномерно распределенные в [0, 1).

random

Псевдоним для random_sample.

rand

Функция-удобство, принимающая размеры в качестве входных данных, например, rand(2,2) сгенерирует массив 2x2 чисел с плавающей точкой, равномерно распределенных в [0, 1).

random.Generator.uniform

которую следует использовать в новом коде.

Примечания

Функция плотности вероятности равномерного распределения:

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

в любом месте интервала [a, b), и ноль в противном случае.

Когда high == low, возвращаются значения low. Если high < low, результаты официально не определены и могут в конечном итоге вызвать ошибку, т.е. не полагайтесь на поведение этой функции при передаче аргументов, удовлетворяющих этому условию неравенства. Верхняя граница high может быть включена в возвращаемый массив чисел с плавающей точкой из-за округления с плавающей точкой в уравнении 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()