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（包含）。

返回类型为 numpy.int_ 的随机整数，这些整数来自闭区间 [low, high] 上的“离散均匀”分布。如果 high 为 None（默认值），则结果来自 [1, low]。numpy.int_ 类型对应于 C 语言的长整型，其精度取决于平台。

此函数已弃用。请改用 randint。

自 1.11.0 版本起弃用。

参数:
lowint

要从分布中抽取的最小（有符号）整数（除非 high=None，在这种情况下此参数是 *最大* 的此类整数）。

highint, 可选

如果提供，要从分布中抽取的最大（有符号）整数（如果 high=None，请参阅上面的行为）。

sizeint 或 int 元组，可选

输出形状。如果给定的形状是例如 (m, n, k)，则会抽取 m * n * k 个样本。默认值为 None，此时返回单个值。

返回:
outint 或 int 数组

如果未提供 size，则返回单个随机整数；否则返回来自适当分布的 size 形状的随机整数数组。

另请参阅

randint

与 random_integers 类似，但适用于半开区间 [low, high)，并且如果省略 high，则最低值为 0。

说明

要从 a 和 b 之间 N 个均匀分布的浮点数中采样，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 0 到 2.5 之间包含五个均匀分布的数字的集合中选择五个随机数（即，从集合 \({0, 5/8, 10/8, 15/8, 20/8}\) 中）。

>>> 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 次并求和结果

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

将结果显示为直方图

>>> 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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