随机 int64 和 float64 数字答案

【问题标题】：Random int64 and float64 numbers随机 int64 和 float64 数字
【发布时间】：2010-12-12 03:25:29
【问题描述】：

我正在尝试使用 Numpy 为整数和浮点数生成随机的 64 位整数值，在该类型的整个有效值范围内。要生成随机 32 位浮点数，我可以使用：

In [2]: np.random.uniform(low=np.finfo(np.float32).min,high=np.finfo(np.float32).max,size=10)
Out[2]: 
array([  1.47351436e+37,   9.93620693e+37,   2.22893053e+38,
        -3.33828977e+38,   1.08247781e+37,  -8.37481260e+37,
         2.64176554e+38,  -2.72207226e+37,   2.54790459e+38,
        -2.47883866e+38])

但如果我尝试将其用于 64 位数字，我会得到

In [3]: np.random.uniform(low=np.finfo(np.float64).min,high=np.finfo(np.float64).max,size=10)
Out[3]: array([ Inf,  Inf,  Inf,  Inf,  Inf,  Inf,  Inf,  Inf,  Inf,  Inf])

同样，对于整数，我可以成功生成随机的 32 位整数：

In [4]: np.random.random_integers(np.iinfo(np.int32).min,high=np.iinfo(np.int32).max,size=10)
Out[4]: 
array([-1506183689,   662982379, -1616890435, -1519456789,  1489753527,
        -604311122,  2034533014,   449680073,  -444302414, -1924170329])

但是对于 64 位整数我不成功：

In [5]: np.random.random_integers(np.iinfo(np.int64).min,high=np.iinfo(np.int64).max,size=10)
---------------------------------------------------------------------------
OverflowError                             Traceback (most recent call last)

/Users/tom/tmp/<ipython console> in <module>()

/Library/Python/2.6/site-packages/numpy/random/mtrand.so in mtrand.RandomState.random_integers (numpy/random/mtrand/mtrand.c:6640)()

/Library/Python/2.6/site-packages/numpy/random/mtrand.so in mtrand.RandomState.randint (numpy/random/mtrand/mtrand.c:5813)()

OverflowError: long int too large to convert to int

这是预期的行为，还是我应该将这些作为 Numpy 中的错误报告？

【问题讨论】：

你最后解决了吗？

标签： python random numpy

【解决方案1】：

对于整数，您可以生成 2 个 32 位随机数并将它们组合起来：

a + (b << 32)

【讨论】：

生成器可以有偏差。使用循环生成器，a => b .
@B.M.为什么你认为它可能有偏见？有没有办法克服偏见？

【解决方案2】：

numpy.random.uniform() 的代码似乎在某个时刻进行了高低计算，而 Inf 源于那里。

如图所示，均匀分布的整数很容易生成。均匀分布的浮点数需要更仔细的思考。

至于将这些怪事报告为错误，我认为您应该这样做或在项目邮件列表中发布消息。这样你至少会发现开发人员认为什么是合理的行为。

【讨论】：

【解决方案3】：

问题似乎在于 random_numbers 方法只需要 32 位整数。

根据ticket #555，从 1.1.0 版开始，随机种子现在可以是 64 位的，我建议从here 下载并安装最新版本的 NumPy。

【讨论】：

它说的是哪个版本？
np.__version__ 给出 1.4.0.dev7539
也许您应该尝试使用更稳定的版本？这张票只是简单地谈到了 64 位随机数播种，也许它指的是不同的随机数生成器。

【解决方案4】：

我不相信它指的是随机种子调用。我得到的最简单的代码属于“Python int too large to convert to C long”是：

x = numpy.random.random_integers(2**64,size=(SIZE,)).astype(numpy.uint64)

numpy.版本=1.5.0 这里

【讨论】：

np.random.random_integers 已弃用，请使用 np.random.randint(2**64, dtype=np.uint64)

【解决方案5】：

我意识到这是一个非常古老的问题，但是 Python 3.6.3 中有一个新答案：

Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.| (default, Oct  6 2017, 12:04:38) 
[GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> import sys
>>> sys.maxsize
9223372036854775807
>>> np.random.randint(sys.maxsize)
8550528944245072046

【讨论】：