dask.array.random.random_整数
dask.array.random.random_整数¶
- dask.array.random.random_integers(*args, **kwargs)¶
类型为 numpy.int_ 的随机整数，范围在 low 和 high 之间，包含 low 和 high。
此文档字符串是从 numpy.random.mtrand.RandomState.random_integers 复制的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
返回类型为 numpy.int_ 的随机整数，从闭区间 [low, high] 的“离散均匀”分布中。如果 high 为 None（默认值），则结果来自 [1, low]。numpy.int_ 类型转换为 C 语言的长整型，其精度取决于平台。
此函数已被弃用。请改用 randint。
1.11.0 版后已移除.
- 参数
- 低整数
从分布中抽取的最低（有符号）整数（除非
high=None，在这种情况下，此参数是此类整数的 最高 值）。- 高int, 可选
如果提供，这是从分布中抽取的最大（有符号）整数（如果
high=None，请参见上述行为）。- 大小int 或 int 的元组，可选
输出形状。如果给定的形状是，例如，
(m, n, k)，那么会抽取m * n * k个样本。默认是 None，在这种情况下会返回一个单一值。
- 返回
- 出int 或 int 的 ndarray
size 形状的随机整数数组，来自适当的分布，如果未提供 size，则为单个这样的随机整数。
参见
randint类似于 random_integers，但仅适用于半开区间 [low, high)，如果省略 high，则最低值为 0。
注释
要从 a 和 b 之间均匀分布的 N 个浮点数中采样，请使用:
a + (b - a) * (np.random.random_integers(N) - 1) / (N - 1.)
示例
>>> 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]])
从一组五个等间距的数字中选择五个随机数，这些数字在0到2.5之间，包括0和2.5（即，从集合 \({0, 5/8, 10/8, 15/8, 20/8}\) 中选择）：
>>> 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次并求和：
>>> d1 = np.random.random_integers(1, 6, 1000) >>> d2 = np.random.random_integers(1, 6, 1000) >>> dsums = d1 + d2
以直方图显示结果：
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> count, bins, ignored = plt.hist(dsums, 11, density=True) >>> plt.show()