범위 사이에 임의의 부동 소수점 배열 생성

특정 범위 사이에서 주어진 길이의 임의의 부동 소수점 배열을 생성하는 함수를 찾을 수 없었습니다.

무작위 샘플링을 살펴 보았지만 필요한 기능을 수행하는 기능이없는 것 같습니다.

random.uniform 이 가까워 지지만 특정 숫자가 아닌 단일 요소 만 반환합니다.

이것이 내가 추구하는 것입니다.

ran_floats = some_function(low=0.5, high=13.3, size=50)

범위에 균일하게 분포 된 50 개의 임의의 고유하지 않은 부동 소수점 배열 (즉 : 반복이 허용됨)을 반환합니다 [0.5, 13.3].

그런 기능이 있습니까?

np.random.uniform 사용 사례에 적합 :

sampl = np.random.uniform(low=0.5, high=13.3, size=(50,))

2019 년 10 월 업데이트 :

구문은 여전히 ​​지원되지만 난수 생성기에 대한 더 많은 제어를 지원하기 위해 NumPy 1.17에서 API가 변경된 것처럼 보입니다. 앞으로 API가 변경되었으며 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/random/generated/numpy.random.Generator.uniform.html 을 확인해야합니다.

개선 제안은 여기 : https://numpy.org/neps/nep-0019-rng-policy.html

목록 이해력을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

Python 2에서

ran_floats = [random.uniform(low,high) for _ in xrange(size)]

Python 3에서는 ( ref ) range와 같이 작동합니다.xrange

ran_floats = [random.uniform(low,high) for _ in range(size)]

random.uniform 과 list comprehension 을 결합하지 않는 이유는 무엇 입니까?

>>> def random_floats(low, high, size):
...    return [random.uniform(low, high) for _ in xrange(size)]
... 
>>> random_floats(0.5, 2.8, 5)
[2.366910411506704, 1.878800401620107, 1.0145196974227986, 2.332600336488709, 1.945869474662082]

당신이 찾고있는 것을 할 수있는 기능이 이미있을 수 있지만, 나는 그것에 대해 잘 모릅니다 (아직?). 그동안 다음을 사용하여 제안합니다.

ran_floats = numpy.random.rand(50) * (13.3-0.5) + 0.5

이렇게하면 0.5와 13.3 사이의 균일 한 분포를 가진 모양 배열 (50,)이 생성됩니다.

함수를 정의 할 수도 있습니다.

def random_uniform_range(shape=[1,],low=0,high=1):
    """
    Random uniform range

    Produces a random uniform distribution of specified shape, with arbitrary max and
    min values. Default shape is [1], and default range is [0,1].
    """
    return numpy.random.rand(shape) * (high - min) + min

편집 : 흠, 그래, 그래서 나는 그것을 놓쳤다, 당신이 원하는 똑같은 정확한 호출을 가진 numpy.random.uniform ()이 있습니다! 시도 import numpy; help(numpy.random.uniform)자세한 내용은.

목록 이해의 for 루프는 시간이 걸리고 느리게 만듭니다. numpy 매개 변수 (낮음, 높음, 크기, ..etc)를 사용하는 것이 좋습니다.

import numpy as np
import time
rang = 10000
tic = time.time()
for i in range(rang):
    sampl = np.random.uniform(low=0, high=2, size=(182))
print("it took: ", time.time() - tic)

tic = time.time()
for i in range(rang):
    ran_floats = [np.random.uniform(0,2) for _ in range(182)]
print("it took: ", time.time() - tic)

샘플 출력 :

( '걸렸다 :', 0.06406784057617188)

( '걸렸다 :', 1.7253198623657227)

또는 SciPy를 사용할 수 있습니다.

from scipy import stats
stats.uniform(0.5, 13.3).rvs(50)

정수를 샘플링하는 레코드의 경우

stats.randint(10, 20).rvs(50)

이것은 가장 간단한 방법입니다

np.random.uniform(start,stop,(rows,columns))

np.random.random_sample(size) 반 개방 간격 [0.0, 1.0)에서 임의의 부동 소수점을 생성합니다.