np.random.uniform()

`np.random.uniform()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成指定范围内的随机浮点数。它的语法如下：

numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

其中：

- `low`：生成的随机数的最小值。默认值为 0.0。
- `high`：生成的随机数的最大值。默认值为 1.0。
- `size`：生成的随机数的形状。可以是一个整数，表示生成一个一维数组，也可以是一个元组，表示生成一个多维数组。默认值为 None。

该函数将返回一个 NumPy 数组，表示生成的随机数。例如，下面的代码将生成一个形状为 (3, 3) 的随机数数组：

import numpy as np

rand_arr = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(3, 3))
print(rand_arr)

输出：

[[0.4045004  0.22199317 0.68620132]
 [0.88017826 0.87652647 0.72714202]
 [0.36438247 0.64055681 0.25472245]]

相关问题

np.random.uniform

np.random.uniform是一个用于生成服从均匀分布的随机数的函数。它可以在给定的范围内生成一个随机数。

你可以通过传递参数来使用np.random.uniform函数。其中，你需要指定生成随机数的最小值和最大值。例如，如果你想在0到1之间生成一个随机数，你可以使用以下代码：

import numpy as np

random_number = np.random.uniform(0, 1)
print(random_number)

这将输出一个介于0和1之间的随机数。

你也可以通过传递一个整数值作为第三个参数来生成多个随机数。例如，如果你想生成5个介于0和1之间的随机数，你可以使用以下代码：

import numpy as np

random_numbers = np.random.uniform(0, 1, 5)
print(random_numbers)

这将输出一个包含5个随机数的NumPy数组。

np.random.uniform和np.random.randint的区别

np.random.uniform() 和 np.random.randint() 是 numpy 库中用于生成随机数的函数，它们的主要区在于生成的随机数的分布和取值范围。

- np.random.uniform() 生成的是服从均匀分布的随机数，即生成的随机数在指定的最小值和最大值之间是等概率分布的。它接受最小值和最大值作为参数，并可以指定生成随机数的数量。

- np.random.randint() 生成的是服从离散均匀分布的随机整数，即生成的随机整数在指定的最小值和最大值之间是等概率分布的。它接受最小值和最大值作为参数，并可以指定生成随机整数的数量。

具体区别如下：

- 参数类型：np.random.uniform() 的参数可以是浮点数，而 np.random.randint() 的参数必须是整数。
- 生成的值类型：np.random.uniform() 生成的是连续的浮点数，而 np.random.randint() 生成的是离散的整数。
- 取值范围：np.random.uniform() 生成的随机数可以取到最小值和最大值，而 np.random.randint() 生成的随机整数只能取到最小值，但不包含最大值。

举个例子，假设要生成一个范围在0到1之间的随机数，可以使用以下代码：

import numpy as np

uniform_num = np.random.uniform(0, 1)
print(uniform_num)

输出：

0.674735336768

如果要生成一个范围在0到9之间的随机整数，可以使用以下代码：

import numpy as np

int_num = np.random.randint(0, 10)
print(int_num)

输出：

6