loi uniforme

import numpy as np
import numpy.random as rd
import matplotlib.pyplot as plt
import time


    
def uniforme(n,m,nb_sim):
    plt.close()
    rd.random(10)

    #loi empirique
    X=np.zeros(m-n+1)
    start=time.time()
    for _ in range (nb_sim):
        sim=rd.randint(m-n+1)
        X[sim]+=1
    end=time.time()
    duree=str("{:.2f}".format(1000*(end-start)))+"ms"
    print(X ,"nombre d'apparition de l'entier lors des simulations")

    #loi théorique
    Y=np.zeros(m-n+1)
    for k in range (m-n+1):   #attention que ce soit bien de là qu'on commence
        Y[k]=1/(m-n+1)
    
    y=np.arange(m+1)
    plt.hist([X/(m-n+1),Y], y, rwidth=0.8, align="left", density="True",label=["empirique","théorique"])
    #est-ce que pas mieux de faire un plot pour Y
    plt.title("rd.randint, t=" + duree)
    plt.legend()
    plt.show()

uniforme(0,10,1000)