Python numpy RandomState.random_integers用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.random.RandomState.random_integers 的用法。

用法:

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

介于低和高之间的 np.int_ 类型的随机整数，包括。

返回类型的随机整数np.int_来自闭区间的“discrete uniform”分布[低的,高的]。如果高的为无(默认值)，则结果来自 [1,低的]。这np.int_type 转换为 C 长整数类型，其精度取决于平台。

此函数已被弃用。改用 randint。

参数：

low： int

要从分布中提取的最小(有符号)整数(除非high=None，在这种情况下，此参数是最高这样的整数)。

high： 整数，可选

如果提供，则从分布中提取的最大(有符号)整数(如果 high=None ，请参见上面的行为)。

size： int 或整数元组，可选

输出形状。例如，如果给定的形状是 (m, n, k) ，则绘制 m * n * k 样本。默认为无，在这种情况下返回单个值。

返回：

out： int 或整数数组

size - 形状的随机整数数组，来自适当的分布，如果未提供 size，则为单个此类随机 int。

注意：

要从 a 和 b 之间的 N 个均匀间隔的浮点数中采样，请使用：

a + (b - a) * (np.random.random_integers(N) - 1) / (N - 1.)

例子：

>>> 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]])

从 0 到 2.5 之间的五个 evenly-spaced 数字集合中选择五个随机数字，包括 (IE。, 从集合\({0, 5/8, 10/8, 15/8, 20/8}\)):

>>> 2.5 * (np.random.random_integers(5, size=(5,)) - 1) / 4.
array([ 0.625,  1.25 ,  0.625,  0.625,  2.5  ]) # random

掷两个六面骰子 1000 次并将结果相加：

>>> d1 = np.random.random_integers(1, 6, 1000)
>>> d2 = np.random.random_integers(1, 6, 1000)
>>> dsums = d1 + d2

将结果显示为直方图：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> count, bins, ignored = plt.hist(dsums, 11, density=True)
>>> plt.show()