scipy.stats.qmc.PoissonDisk.
integers#
- PoissonDisk.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）绘制 n 个整数，或者如果 endpoint=True，则从 l_bounds（包含）到 u_bounds（包含）。
- 参数：
- l_bounds整数或类整数数组
要绘制的最小（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_bounds整数或类整数数组，可选
如果提供，则为要绘制的最大（有符号）整数加一（有关
u_bounds=None时的行为，请参见上文）。如果为类数组，则必须包含整数值。- n整数，可选
要在参数空间中生成的样本数。默认值为 1。
- endpoint布尔值，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。- workers整数，可选
用于并行处理的工作进程数。如果给出 -1，则使用所有 CPU 线程。仅在使用
Halton时支持。默认值为 1。
- 返回：
- sample类数组 (n, d)
QMC 样本。
注意
可以安全地将与 MC 相同的
[0, 1)到整数的映射与 QMC 一起使用。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。要将样本从 \([0, 1)\) 转换为 \([a, b), b>a\)，其中 \(a\) 为下界，\(b\) 为上界，使用以下变换
\[\text{floor}((b - a) \cdot \text{sample} + a)\]