scipy.stats.qmc.LatinHypercube.
整数#
- LatinHypercube.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) 中抽取 n 个整数,或者如果 endpoint=True,则从 l_bounds (包含) 到 u_bounds (包含) 中抽取。
- 参数:
- l_boundsint 或类似 int 的数组
要抽取的最低(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 或类似 int 的数组,可选
如果提供,则为要抽取的最大(有符号)整数之上 1 的整数(如果
u_bounds=None
,请参见上面的行为)。如果类似于数组,则必须包含整数值。- nint,可选
要在参数空间中生成的样本数。默认值为 1。
- endpointbool,可选
如果为 true,则从区间
[l_bounds, u_bounds]
而不是默认的[l_bounds, u_bounds)
中采样。默认值为 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
时才支持。默认值为 1。
- 返回:
- sample类似数组 (n, d)
QMC 样本。
注释
可以安全地将与 MC 一起使用的相同的
[0, 1)
到整数的映射用于 QMC。您仍然会得到无偏性、强大的大数定律、渐近无限的方差减少和有限的样本方差界限。要将 \([0, 1)\) 的样本转换为 \([a, b), b>a\),其中 \(a\) 是下界,\(b\) 是上界,使用以下转换
\[\text{floor}((b - a) \cdot \text{sample} + a)\]