NumPy 1.14 - RandomState.random_integers()

numpy.random.RandomState.random_integers




numpy

numpy.random.RandomState.random_integers

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

low और high , समावेशी के बीच np.int के यादृच्छिक पूर्णांक।

बंद अंतराल में "असतत वर्दी" वितरण से टाइप np.int के यादृच्छिक पूर्णांक लौटाएं [ low , high ]। यदि high कोई नहीं है (डिफ़ॉल्ट), तो परिणाम [1, low ] से हैं। Np.int प्रकार "शॉर्ट" पूर्णांकों के लिए पायथन 2 द्वारा उपयोग किए जाने वाले C लंबे प्रकार का अनुवाद करता है और इसकी सटीकता प्लेटफॉर्म पर निर्भर है।

इस फ़ंक्शन को हटा दिया गया है। इसके बजाय रैंडिंट का उपयोग करें।

संस्करण 1.11.0 के बाद से पदावनत।

पैरामीटर:

निम्न : int

वितरण से सबसे कम (हस्ताक्षरित) पूर्णांक (जब तक high=None , जिस स्थिति में यह पैरामीटर इस तरह का पूर्णांक है)।

उच्च : int, वैकल्पिक

यदि प्रदान किया जाता है, तो वितरण से खींचा जाने वाला सबसे बड़ा (हस्ताक्षरित) पूर्णांक (व्यवहार के लिए ऊपर देखें यदि high=None )।

आकार : इंट या टुपल इन्टस, वैकल्पिक

आउटपुट आकार। यदि दी गई आकृति है, जैसे, (m, n, k) , तो m * n * k नमूने खींचे जाते हैं। डिफ़ॉल्ट कोई भी नहीं है, जिस स्थिति में एकल मान लौटाया जाता है।

यह दिखाता है:

बाहर : इंट या ndarray ofts

उपयुक्त वितरण से यादृच्छिक पूर्णांकों का size आकार का सरणी, या size उपलब्ध नहीं होने पर एकल यादृच्छिक उदाहरण।

यह भी देखें

random.randint
random_integers समान, केवल आधे-खुले अंतराल [ low , high ) के लिए, और 0 सबसे कम मान है यदि high छोड़ा गया है।

टिप्पणियाँ

एन और बी के बीच समान रूप से फ़्लोटिंग-पॉइंट संख्याओं से नमूना लेने के लिए, उपयोग करें:

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

उदाहरण

>>> np.random.random_integers(5)
4
>>> type(np.random.random_integers(5))
<type 'int'>
>>> np.random.random_integers(5, size=(3,2))
array([[5, 4],
       [3, 3],
       [4, 5]])

पाँच समान संख्याओं के सेट से पाँच यादृच्छिक संख्याएँ चुनें, जो कि 0 से 2.5 के बीच होती हैं, समावेशी ( यानी सेट से) {, 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  ])

1000 बार दो छह पक्षीय पासा रोल करें और परिणाम प्राप्त करें:

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

परिणाम को हिस्टोग्राम के रूप में प्रदर्शित करें:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> count, bins, ignored = plt.hist(dsums, 11, normed=True)
>>> plt.show()
../../_images/numpy-random-RandomState-random_integers-1.png