numpy.random.random_integers

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

类型为 numpy.int_ 的随机整数,范围在 low 和 high 之间,包括 low 和 high.

返回类型为 numpy.int_ 的随机整数,从”离散均匀”分布的闭区间 [low, high] 中.如果 high 为 None（默认值）,则结果来自 [1, low].`numpy.int_` 类型转换为 C 长整型,其精度是平台相关的.

此功能已被弃用.请改用 randint.

自 1.11.0 版本弃用.

参数:

lowint

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）.

highint, 可选

如果提供,将从分布中抽取的最大（有符号）整数（如果 high=None,请参见上面的行为）.

size整数或整数的元组,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:

out整数或整数的ndarray

size-形状的随机整数数组,来自适当的分布,或者如果没有提供`size`,则为单个这样的随机整数.

参见

randint

类似于 random_integers,只是针对半开区间 [low, high),如果省略 high,则最低值为 0.

备注

要从 a 和 b 之间的 N 个均匀间隔的浮点数中采样,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

掷两个六面的骰子1000次并求和结果:

>>> 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()