用python生成整数的均匀分布答案

【问题标题】：generating uniform distribution of integeres with python用python生成整数的均匀分布
【发布时间】：2021-02-10 19:40:35
【问题描述】：

我尝试使用 python 在给定的间隔上生成随机整数的均匀分布（它是否包含其上限并不重要）。我使用了下一个 sn-p 代码来执行此操作并绘制结果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint

propsedPython = np.random.randint(0,32767,8388602)%2048
propsedPythonNoMod = np.random.randint(0,2048,8388602)
propsedPythonNoModIntegers = np.random.random_integers(0,2048,8388602)
propsedPythonNoModRandInt = np.empty(8388602)
for i in range(8388602):
    propsedPythonNoModRandInt[i] = randint(0,2048)

plt.figure(figsize=[16,10])
plt.title(r'distribution $\rho_{prop}$ off all the python simulated proposed indices')
plt.xlabel(r'indices')
plt.ylabel(r'$\rho_{prop}$')
plt.yscale('log')
plt.hist(propsedPython,bins=1000,histtype='step',label=r'np.random.randint(0,32767,8388602)%2048')
plt.hist(propsedPythonNoMod,bins=1000,histtype='step',label=r'np.random.randint(0,2048,8388602')
plt.hist(propsedPythonNoModIntegers,bins=1000,histtype='step',label=r'np.random.random_integers(0,2048,8388602)')
plt.hist(propsedPythonNoModRandInt,bins=1000,histtype='step',label=r'for i in range(8388602):propsedPythonNoModRandInt[i] = randint(0,2048)')
plt.legend(loc=0)

结果图是：有人能指出正确的方向，为什么这些尖峰出现在所有不同的情况下，或者给出一些建议，使用哪个例程来获得均匀分布的随机整数？

非常感谢！

【问题讨论】：

是否需要使用 Numpy？
@Alex，是的。我刚刚用“导入部分”编辑了我的问题。
你能显示你用来创建情节的代码吗？我怀疑尖峰是使用的分箱的产物。它们不太可能代表基础 PRNG 的缺陷。
我同意@MarkDickinson 的观点，但我们很难确认您是否发布了一个说明问题的工作示例。尝试运行您发布的内容会产生 name 'proposedIndices' is not defined。
我同意@MarkDickinson 和pjs，这就是我将答案手动分箱的原因。只需插入您的 RNG 并尝试重新绘制您的图表

标签： python random numbers integer uniform-distribution

【解决方案1】：

嗯……

我使用了新的 NumPy rng 工具，图表对我来说还不错。

代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng()

N = 1024*500

hist = np.zeros(2048, dtype=np.int32)

q = rng.integers(0, 2048, dtype=np.int32, size=N, endpoint=False)

for k in range(0, N):
    hist[q[k]] += 1

x = np.arange(0, 2048, dtype=np.int32)

fig, ax = plt.subplots()
ax.stem(x, hist, markerfmt=' ')
plt.show()

和图表

【讨论】：