python - 使用 numpy 从均匀分布中绘制具有 [0, 1] 的浮点数

Question

我目前正在尝试从均匀分布中提取浮点数。

Numpy 提供了 numpy.random.uniform。

import numpy as np
sample = np.random.uniform (0, 1, size = (N,) + (2,) + (2,) * K)

但是，此模块在半开区间 [0, 1) 上生成值。

如何从均匀分布中绘制带有 [0, 1] 的浮点数？

谢谢。

Answer 1

无论您是从 (0,1) 还是 [0,1] 或 [0,1) 或 (0,1] 绘制均匀分布的数字都没有关系。因为得到 0 或 1 的概率为零。

Answer 2

random_integers在闭合区间上生成整数。因此，如果您可以将您的实际问题改写为使用整数，那么您就大功告成了。否则，您可以考虑 1./MAX_INT 的粒度是否足以解决您的问题。

Answer 3

来自标准 Python random.uniform 文档：

取决于等式 a + (ba) * random() 中的浮点舍入，端点值 b 可能包含在范围内，也可能不包含在范围内。

所以基本上，端点的包含严格基于所使用的浮点舍入方案。因此，要包含 1.0，您需要定义操作所需的精度并相应地舍入随机数。如果您的问题没有定义的精度，您可以使用numpy.nextafter。先前的答案涵盖了它的用法。

Answer 4

如果您的软件依赖于两者之间的差异[0,1)，[0,1]那么您可能应该推出自己的随机数生成器，可能是这里提到的那个，以确保它满足这些严格的要求。