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

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

從均勻分布中抽取樣本。

樣品在半開時間間隔內均勻分布[low, high)(包括低，但不包括高)。換句話說，在給定間隔內的任何值均很可能被uniform。

參數：

參數：	low：： float 或 array_like of floats, 可選參數輸出間隔的下邊界。生成的所有值都將大於或等於低。默認值為0。 high：： float 或 array_like of floats 輸出間隔的上限。生成的所有值都將小於高。默認值為1.0。 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。如果尺寸是`None`(默認)，如果返回一個值`low`和`high`都是標量。除此以外，`np.broadcast(low, high).size`抽取樣品。
返回值：	out：： ndarray或標量從參數化的均勻分布中抽取樣本。

low：： float 或 array_like of floats, 可選參數: 輸出間隔的下邊界。生成的所有值都將大於或等於低。默認值為0。
high：： float 或 array_like of floats: 輸出間隔的上限。生成的所有值都將小於高。默認值為1.0。
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。如果尺寸是None(默認)，如果返回一個值low和high都是標量。除此以外，np.broadcast(low, high).size抽取樣品。

返回值：

out：： ndarray或標量: 從參數化的均勻分布中抽取樣本。

注意：

均勻分布的概率密度函數為

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

間隔內的任何地方[a, b)，而其他位置為零。

當high==low的值low將被退回。如果high<low，結果在官方上是不確定的，並且最終可能會引發錯誤，即在傳遞滿足該不等式條件的參數時，不要依賴此函數的行為。

例子：

從分布中抽取樣本：

>>> s = np.random.uniform(-1,0,1000)

所有值都在給定的間隔內：

>>> np.all(s >= -1)
True
>>> np.all(s < 0)
True

顯示樣本的直方圖以及概率密度函數：

>>> 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()

../../../_images/numpy-random-mtrand-RandomState-uniform-1.png

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注：本文由純淨天空篩選整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.uniform。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。