random.uniform()for_in _的使用

random.uniform函数用于生成指定范围内的随机浮点数。

语法：random.uniform(a,b)

参数说明：

a：随机数的下限

b：随机数的上限

返回值：一个在[a,b]范围内的随机浮点数。

示例代码：

import random

# 生成10个[0,1]之间的随机浮点数
for i in range(10):
print(random.uniform(0,1))

相关问题

def generate_genes(self): genes = [] for i in range(POPULATION_SIZE): gene = { 'x': random.uniform(0, LAND_WIDTH), 'y': random.uniform(0, LAND_HEIGHT), 'height': random.uniform(MIN_HEIGHT, MAX_HEIGHT) } genes.append(gene) return genes

这代码是遗传算法中生成基因的部分在这个示例中每个基因包三个属性：x、y和height。和y表示基因在地图上的位置height表示这个基因代表的地形的度。生成基因的过程是在循环中进行的，每次循环都生成一个新的基因。基因的数量等于POPULATION，这个值通常是遗传算法超参数之一，可以根具体问题进行调整。在生成基因过程中，使用了内置的random模来生成随机数，证了基因的机性。最终，的所有基因被打包成一个列表并返回。

for agent in world.agents: agent.state.p_pos = np.random.uniform(-1, +1, world.dim_p) agent.state.p_vel = np.zeros(world.dim_p) agent.state.c = np.zeros(world.dim_c)

这段代码是一个循环，用于对world中的每个agent进行操作。每次循环时，会对agent的状态进行更新。

首先，使用`np.random.uniform(-1, +1, world.dim_p)`生成一个在[-1, 1]范围内的随机均匀分布的数值，作为agent的位置（p_pos）。

接着，将agent的速度（p_vel）设置为全零向量，即`np.zeros(world.dim_p)`。

最后，将agent的颜色（c）设置为全零向量，即`np.zeros(world.dim_c)`。

这段代码的作用是给world中的每个agent随机初始化位置，并将速度和颜色设置为初始值。