Python numpy random.mtrand.RandomState.random_integers用法及代碼示例

用法：

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

np.int類型的隨機整數，介於低數和高數之間(含)。

在關閉間隔[low，high]中從“discrete uniform”分布返回np.int類型的隨機整數。如果high為None(默認值)，則結果來自[1，low]。 np.int類型轉換為C長整數類型，其精度取決於平台。

此函數已被棄用。請改用randint。

從1.11.0版開始不推薦使用。

參數：	low： ： int 從分布中得出的最低(帶符號)整數(除非high=None，在這種情況下，此參數是最高的整數)。 high： ： int, 可選參數 如果提供，則從分布中得出最大(有符號)整數(如果存在，請參見上麵的行為)high=None)。 size： ： int 或 tuple of ints, 可選參數 輸出形狀。如果給定的形狀是(m, n, k)， 然後m * n * k抽取樣品。默認值為無，在這種情況下，將返回單個值。
返回值：	out： ： int或int的ndarray size-shaped來自適當分布的隨機整數數組；如果未提供大小，則為單個此類隨機int。

注意：

要從a和b之間的N個均勻間隔的浮點數中采樣，請使用：

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]])

從0到2.5(含)之間的五個evenly-spaced數的集合中選擇五個隨機數(即從集合中)：

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

將兩個六個側麵的骰子滾動1000次並求和：

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

將結果顯示為直方圖：

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

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注：本文由純淨天空篩選整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.random_integers。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。