r.random()生成[0,1)之间的随机浮点数、randint(a,b)生成[a,b]之间的随机整数 r.uniform(a,b)生成[a,b]之间的随机浮点数

`random()`函数是Python内置的random模块中的一个方法，它返回0到1之间（不包括1）的均匀分布的浮点随机数。例如，`r.random()`会生成一个0.0到1.0之间的随机小数。

`randint(a, b)`也是random模块中的方法，它生成的是闭区间 `[a, b]` 内的随机整数，包含a和b两个端点。这意味着每次调用这个函数，结果会在a和b之间（包括a和b）的一个整数值。

而`uniform(a, b)`方法则用于生成指定范围内的均匀分布的浮点数，同样支持a和b作为参数，返回值是一个介于a和b（包括a和b）之间的随机浮点数。

举个例子：

import random

# 使用random模块
r = random.Random()  # 创建Random实例
random_float = r.random()   # 生成0到1的随机浮点数
random_integer = random.randint(1, 5)  # 生成1到5的随机整数
uniform_number = random.uniform(2, 7)  # 生成2到7的随机浮点数

相关问题

下面函数中能够生成 0~100 之间随机整数的是（ ） A. random.randint(0,100) B. random.random() C. random.seed(100) D. random.uniform(0,100)

选项 A. `random.randint(0, 100)` 能够生成 0~100 之间随机整数。函数 `randint(a, b)` 是 `random` 模块中的一个函数，用于生成一个指定范围内的随机整数，其中参数 `a` 表示随机整数的最小值，参数 `b` 表示随机整数的最大值。因此，`random.randint(0, 100)` 可以生成 0~100 之间的随机整数。

选项 B. `random.random()` 用于生成一个 0~1 之间的随机浮点数。函数 `random()` 是 `random` 模块中的一个函数，用于生成一个 0~1 之间的随机浮点数。但是，它并不能生成 0~100 之间的随机整数，因此选项 B 是错误的。

选项 C. `random.seed(100)` 是用于设置随机数种子的函数。函数 `seed(a=None)` 是 `random` 模块中的一个函数，用于设置随机数生成器的种子值。但是，它并不能用于生成随机数，因此选项 C 是错误的。

选项 D. `random.uniform(0, 100)` 用于生成一个 0~100 之间的随机浮点数。函数 `uniform(a, b)` 是 `random` 模块中的一个函数，用于生成一个指定范围内的随机浮点数，其中参数 `a` 表示随机浮点数的最小值，参数 `b` 表示随机浮点数的最大值。但是，它并不能生成 0~100 之间的随机整数，因此选项 D 是错误的。

因此，选项 A 是正确的。

np.random.randn和np.random.rand和np.random.randint有啥区别和联系

np.random.randn() 是 numpy 库中的一个函数，用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的用法是 np.random.randn(shape)，其中 shape 是一个表示矩阵形状的参数。

np.random.rand() 也是 numpy 库中的一个函数，用于生成在[0, 1)区间内均匀分布的随机数。它的用法是 np.random.rand(shape)，其中 shape 同样是一个表示矩阵形状的参数。

与上述两个函数不同，np.random.randint() 是 numpy 库中用于生成随机整数的函数。它的用法是 np.random.randint(low, high, shape)，其中 low 表示最小值（包含），high 表示最大值（不包含），shape 表示矩阵形状。

联系：这三个函数都可以生成随机数，但生成的分布和取值范围不同。np.random.randn() 和 np.random.rand() 生成的是浮点数，而 np.random.randint() 生成的是整数。np.random.randn() 生成的符合标准正态分布，np.random.rand() 生成的是均匀分布随机数，np.random.randint() 生成的是在给定范围内的随机整数。