Generieren Sie ein zufälliges Array von Floats zwischen einem Bereich

Ich konnte keine Funktion finden, um ein Array von zufälligen Floats einer bestimmten Länge zwischen einem bestimmten Bereich zu generieren.

Ich habe mir Zufallsstichproben angesehen, aber keine Funktion scheint das zu tun, was ich brauche.

random.uniform kommt nahe, gibt aber nur ein einzelnes Element zurück, keine bestimmte Zahl.

Das ist was ich will:

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

Dies würde ein Array von 50 zufälligen nicht eindeutigen Floats zurückgeben (dh Wiederholungen sind zulässig), die gleichmäßig im Bereich verteilt sind [0.5, 13.3].

Gibt es eine solche Funktion?

np.random.uniform passt zu Ihrem Anwendungsfall:

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

Update Oktober 2019:

Obwohl die Syntax weiterhin unterstützt wird, scheint die API mit NumPy 1.17 geändert worden zu sein, um eine bessere Kontrolle über den Zufallszahlengenerator zu ermöglichen. In Zukunft hat sich die API geändert und Sie sollten sich https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/random/generated/numpy.random.Generator.uniform.html ansehen

Der Verbesserungsvorschlag ist hier: https://numpy.org/neps/nep-0019-rng-policy.html

Warum nicht ein Listenverständnis verwenden?

In Python 2

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

Funktioniert in Python 3 rangewie xrange( ref )

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

Warum nicht random.uniform mit einem Listenverständnis kombinieren ?

>>> 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]

Möglicherweise gibt es bereits eine Funktion, mit der Sie das tun können, wonach Sie suchen, aber ich weiß (noch) nichts darüber. In der Zwischenzeit würde ich empfehlen:

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

Dies erzeugt eine Formanordnung (50,) mit einer gleichmäßigen Verteilung zwischen 0,5 und 13,3.

Sie können auch eine Funktion definieren:

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

EDIT : Hmm, ja, also habe ich es verpasst, es gibt numpy.random.uniform () mit genau dem Aufruf, den Sie wollen! Versuchen Sie es import numpy; help(numpy.random.uniform)mit weiteren Informationen.

Die for-Schleife beim Listenverständnis braucht Zeit und macht sie langsam. Es ist besser, numpy-Parameter zu verwenden (niedrig, hoch, Größe, usw.)

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)

Beispielausgabe:

('es dauerte:', 0.06406784057617188)

('es dauerte:', 1.7253198623657227)

Alternativ können Sie SciPy verwenden

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

und damit der Datensatz ganze Zahlen abtastet, ist es

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

Dies ist der einfachste Weg

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

np.random.random_sample(size) erzeugt zufällige Floats im halboffenen Intervall [0.0, 1.0].