scipy.stats.qmc.Halton.
整数#
- Halton.integers(l_bounds, *, u_bounds=None, n=1, endpoint=False, workers=1)[源代码]#
从 l_bounds (包含) 到 u_bounds (不包含) 抽取 n 个整数，如果 endpoint=True，则从 l_bounds (包含) 到 u_bounds (包含) 抽取。
- 参数:
- l_boundsint 或 int 的类数组对象
要抽取的最小（有符号）整数（除非
u_bounds=None，在这种情况下，此参数为 0，并且此值用于 u_bounds）。- u_boundsint 或 int 的类数组对象，可选
如果提供，则比要抽取的最大（有符号）整数大 1（如果
u_bounds=None，请参阅上面的行为）。如果为类数组对象，则必须包含整数值。- nint，可选
在参数空间中生成的样本数。默认为 1。
- endpointbool，可选
如果为 true，则从区间
[l_bounds, u_bounds]中采样，而不是默认的[l_bounds, u_bounds)。默认为 False。- workersint，可选
用于并行处理的工作线程数。如果给定 -1，则使用所有 CPU 线程。仅在使用
Halton时支持。默认为 1。
- 返回:
- sample类数组对象 (n, d)
QMC 样本。
备注
使用 QMC 时，可以安全地使用与 MC 相同的
[0, 1)到整数的映射。您仍然可以获得无偏性、强大的大数定律、渐近无限的方差减少和有限样本方差界限。要将 \([0, 1)\) 的样本转换为 \([a, b), b>a\)，其中 \(a\) 为下界，\(b\) 为上界，则使用以下转换
\[\text{floor}((b - a) \cdot \text{sample} + a)\]