numpy.random.random_integers#

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

介於 low 和 high 之間（包含 high）的 numpy.int_ 類型的隨機整數。

從封閉區間 [low, high] 中的「離散均勻」分佈傳回 numpy.int_ 類型的隨機整數。如果 high 為 None（預設值），則結果來自 [1, low]。 numpy.int_ 類型會轉換為 C long integer 類型，且其精度取決於平台。

此函數已被棄用。請改用 randint。

自 1.11.0 版本起已棄用。

參數:
lowint

要從分佈中抽取的最低（有號）整數（除非 high=None，在這種情況下，此參數是最高的此類整數）。

highint，選填

如果提供，則為要從分佈中抽取的最大（有號）整數（如果 high=None，請參閱上面的行為）。

sizeint 或整數元組，選填

輸出形狀。如果給定的形狀為，例如 (m, n, k)，則會抽取 m * n * k 個樣本。預設值為 None，在這種情況下，會傳回單一值。

傳回值:
outint 或整數的 ndarray

來自適當分佈的 size 形狀的隨機整數陣列，如果未提供 size，則為單一此類隨機整數。

另請參閱

randint

類似於 random_integers，僅適用於半開區間 [low, high)，且如果省略 high，則 0 是最小值。

註解

若要從 a 和 b 之間均勻間隔的 N 個浮點數中取樣，請使用

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

範例

>>> 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]])

從 0 到 2.5 之間（包含 2.5）的五個均勻間隔數字的集合中選擇五個隨機數（即，從集合 \({0, 5/8, 10/8, 15/8, 20/8}\) 中選擇）

>>> 2.5 * (np.random.random_integers(5, size=(5,)) - 1) / 4.
array([ 0.625,  1.25 ,  0.625,  0.625,  2.5  ]) # random

擲兩個六面骰子 1000 次並加總結果

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

以直方圖顯示結果

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