dask.array.random.uniform

dask.array.random.uniform¶

dask.array.random.uniform(*args, **kwargs)¶

从均匀分布中抽取样本。

此文档字符串是从 numpy.random.mtrand.RandomState.uniform 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

样本均匀分布在半开区间 [low, high) 上（包括 low，但不包括 high）。换句话说，给定区间内的任何值被 uniform 抽取的概率是相等的。

备注

新代码应使用 ~numpy.random.Generator 实例的 ~numpy.random.Generator.uniform 方法；请参阅 Quick start。

参数

低浮点数或浮点数数组，可选: 输出区间的下界。所有生成的值都将大于或等于低。默认值为 0。
高浮点数或浮点数的类数组对象: 输出区间的上边界。所有生成的值都将小于或等于高值。由于方程 low + (high-low) * random_sample() 中的浮点数舍入，高值可能会包含在返回的浮点数数组中。默认值为 1.0。
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。如果大小是 None``（默认），当 ``low 和 high 都是标量时，返回一个单一值。否则，会抽取 np.broadcast(low, high).size 个样本。

返回

出ndarray 或标量: 从参数化的均匀分布中抽取样本。

参见

randint: 离散均匀分布，生成整数。
random_integers: 离散均匀分布在闭区间 [low, high] 上。
random_sample: 在 [0, 1) 区间内均匀分布的浮点数。
random: random_sample 的别名。
rand: 接受维度作为输入的便捷函数，例如，rand(2,2) 将生成一个 2x2 的浮点数数组，均匀分布在 [0, 1) 区间内。
random.Generator.uniform: 应用于新代码。

注释

均匀分布的概率密度函数是

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

在区间 [a, b) 内的任何地方，并且在其他地方为零。

当 high == low 时，将返回 low 的值。如果 high < low，结果是正式未定义的，并且最终可能会引发错误，即不要依赖此函数在传递满足该不等式条件的参数时的行为。由于方程 low + (high-low) * random_sample() 中的浮点数舍入，high 限制可能包含在返回的浮点数数组中。例如：

>>> x = np.float32(5*0.99999999)  
>>> x  
5.0

示例

从分布中抽取样本：

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

所有值都在给定的区间内：

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

显示样本的直方图，以及概率密度函数：

>>> 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()  

dask.array.random.triangular

dask.array.random.vonmises