Метод uniform

Метод uniform класса Generator генерирует случайные числа из непрерывного равномерного распределения на интервале от low до high. Первым параметром передаётся нижняя граница интервала, вторым - верхняя граница. Третьим параметром можно задать размер выходного массива.

Синтаксис

generator.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

Пример

Давайте сгенерируем одно случайное число из равномерного распределения на интервале от 0 до 1:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
res = rng.uniform()
print(res)

Результат выполнения кода:

0.6369616873214543

Пример

Давайте сгенерируем число из равномерного распределения на интервале от 5 до 10:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
res = rng.uniform(5, 10)
print(res)

Результат выполнения кода:

6.184808436607727

Пример

Давайте сгенерируем массив из 5 случайных чисел из равномерного распределения на интервале от -1 до 1:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.uniform(-1, 1, size=5)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[ 0.27392337 -0.46042657 -0.91805295 -0.96694473 0.62654048]

Пример

Давайте сгенерируем двумерный массив размера 3×4 из равномерного распределения на интервале от 0 до 100:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.uniform(0, 100, size=(3, 4))
print(arr)

Результат выполнения кода:

[[63.69616873 28.57965477 77.59671204 30.79346645]
 [32.61167476 77.30769335 30.04643161 32.2304277 ]
 [14.26492739 35.08865033 74.99528573 74.65388534]]

Пример

Давайте сгенерируем массив из равномерного распределения и вычислим его среднее значение и дисперсию:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.uniform(0, 10, size=1000)
mean = arr.mean()
var = arr.var()
print(f"mean: {mean:.4f}, var: {var:.4f}")

Результат выполнения кода:

"mean: 5.0213, var: 8.2348"

Пример

Давайте используем метод uniform для заполнения существующего массива через параметр size с формой этого массива:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = np.empty((2, 3))
res = rng.uniform(0, 5, size=arr.shape)
print(res)

Результат выполнения кода:

[[3.18480844 1.08963272 3.9532641 ]
 [0.86424928 4.15756115 2.39338053]]

Смотрите также

метод random,
который генерирует числа из равномерного распределения на интервале [0, 1)
метод normal,
который генерирует числа из нормального распределения
метод integers,
который генерирует целые числа из дискретного равномерного распределения
метод exponential,
который генерирует числа из экспоненциального распределения