Uniform distribution

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


# Построить точки (для построения равномерного распределения)
def DrawDots(x):
    x_draw, y_draw = np.array([]), np.array([])

    for i in range(0, int(len(x)), 2):
        if i+1 >= len(x):
            break
        x_draw = np.append(x_draw, x[i])
        y_draw = np.append(y_draw, x[i + 1])

    plt.plot(x_draw, y_draw, 'o')
    plt.grid(True)
    plt.show()

#Построить гистограмму(для построения нормального,экспоненциального и распределения по Коши)
def DrawHistogram(beg, end, down, up, X):
    h = 0.1
    x = np.arange(beg, end+h, h)
    Y = np.array([])

    for i in range(1, len(x)):
        temp = 0
        for j in range(len(X)):
            if X[j] > x[i - 1] and X[j] <= x[i]:
                temp += 1
        Y = np.append(Y, temp/len(X))

    x = np.delete(x, 0)

    plt.axis([beg, end, down, up])
    plt.grid(True)
    plt.bar(x, Y)
    plt.show()

# R(0, 1), N – количество элементов
def RStandart(N):
    # const
    c1 = 4096
    c2 = 150889
    c3 = 714025

    nk = np.array([])
    xk = np.array([])

    # init
    n0 = np.mod(time.time(), c1)
    nk = np.append(nk, n0)
    xk = np.append(xk, nk[0]/c3)

    for i in range(1,N):
        nk = np.append(nk, np.mod(c1*nk[i-1] + c2, c3))
        xk = np.append(xk, nk[i]/c3)

    return xk

# Строим равномерное распределение
R = RStandart(5000)
DrawDots(R)