scipy.stats.qmc.PoissonDisk.
integers#
- PoissonDisk.integers(l_bounds, *, u_bounds=None, n=1, endpoint=False, workers=1)[原始碼]#
從 l_bounds (包含) 到 u_bounds (排除) 繪製 n 個整數，或者如果 endpoint=True，則從 l_bounds (包含) 到 u_bounds (包含) 繪製。
- Parameters:
- l_boundsint 或類似整數的陣列
要繪製的最低（帶正負號）整數（除非
u_bounds=None，在這種情況下，此參數為 0，並且此值用於 u_bounds）。- u_boundsint 或類似整數的陣列，選用
如果提供，則為要繪製的最大（帶正負號）整數之上的一個整數（請參閱上面關於
u_bounds=None時的行為）。 如果是類似陣列，則必須包含整數值。- nint，選用
要在參數空間中產生的樣本數。預設值為 1。
- endpointbool，選用
如果為 true，則從間隔
[l_bounds, u_bounds]而不是預設的[l_bounds, u_bounds)中取樣。預設值為 False。- workersint，選用
用於平行處理的工作人員數量。 如果給定 -1，則使用所有 CPU 執行緒。 僅在使用
Halton時支援。預設值為 1。
- Returns:
- samplearray_like (n, d)
QMC 樣本。
Notes
使用 QMC 進行整數映射時，可以安全地使用與 MC 相同的
[0, 1)。 您仍然可以獲得不偏性、大數強定律、漸近無限的變異數縮減和有限樣本變異數界限。若要將樣本從 \([0, 1)\) 轉換為 \([a, b), b>a\)，其中 \(a\) 是下界，\(b\) 是上界，則使用以下轉換
\[\text{floor}((b - a) \cdot \text{sample} + a)\]