random.uniform(0,1)，random.random()区别

random.uniform(0,1)和random.random()都是Python中random模块提供的用于生成随机数的函数，它们的区别如下：

1. random.uniform(0,1)函数用于生成一个指定范围内的随机浮点数，范围是闭区间。在这个例子中，范围是0到1，包括0和1。也就是说，它可以生成0到1之间的任意一个浮点数。

2. random.random()函数用于生成一个0到1之间的随机浮点数，范围是半开区间。也就是说，它可以生成大于等于0且小于1的任意一个浮点数，但不包括1。

总结起来，random.uniform(0,1)可以生成0到1之间的任意一个浮点数（包括0和1），而random.random()只能生成大于等于0且小于1的任意一个浮点数（不包括1）。

相关问题

修改下列代码:import torch import torch.nn as nn import random import math def generate_real(): data = torch.tensor([ random.uniform(0.0, math.sin(3.1415926 / 4)), random.uniform(1.0, math.sin(3.1415926 * 3 / 4)), random.uniform(0.0, math.sin(3.1415926 * 5 / 4)), random.uniform(-1.0, math.sin(3.1415926 * 7 / 4)) ]) return data def generate_test(): data = torch.tensor([random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random() ]) return data

import torch
import torch.nn as nn
import random
import math

def generate_real():
data = torch.tensor([
random.uniform(0.0, math.sin(math.pi / 4)),
random.uniform(1.0, math.sin(math.pi * 3 / 4)),
random.uniform(0.0, math.sin(math.pi * 5 / 4)),
random.uniform(-1.0, math.sin(math.pi * 7 / 4))
])
return data

def generate_test():
data = torch.tensor([random.random() for _ in range(9)])
return data

# 修改内容：
# 1. 将 math.pi 替换为 3.1415926
# 2. 生成 generate_test 函数的数据改为生成9个随机数
# 3. 为了代码可读性，将生成列表中的数值拆分到多行写

numpy.random.normal()和random.gauss()、scipy.stats.norm.rvs() numpy.random.uniform()和random.uniform()、scipy.stats.uniform.rvs() 以上两类的不同分别是什么

这两类函数的不同主要体现在它们所属的库以及参数的设置上。

1. `numpy.random.normal()` 和 `random.gauss()`、`scipy.stats.norm.rvs()` 的区别：
- 所属库不同：`numpy.random.normal()` 属于 NumPy 库的 random 模块，而 `random.gauss()` 和 `scipy.stats.norm.rvs()` 分别属于 Python 内置的 random 模块和 SciPy 库的 stats 模块。
- 参数设置略有不同：`numpy.random.normal()` 需要指定均值和标准差作为参数，而 `random.gauss()` 和 `scipy.stats.norm.rvs()` 则分别需要指定均值和标准差或者位置和尺度作为参数。其中，`scipy.stats.norm.rvs()` 还可以通过 loc 和 scale 参数来指定均值和标准差。

2. `numpy.random.uniform()` 和 `random.uniform()`、`scipy.stats.uniform.rvs()` 的区别：
- 所属库不同：`numpy.random.uniform()` 属于 NumPy 库的 random 模块，而 `random.uniform()` 和 `scipy.stats.uniform.rvs()` 分别属于 Python 内置的 random 模块和 SciPy 库的 stats 模块。
- 参数设置略有不同：`numpy.random.uniform()` 需要指定最小值和最大值作为参数，而 `random.uniform()` 和 `scipy.stats.uniform.rvs()` 则分别需要指定最小值和最大值或者 loc 和 scale 作为参数。其中，`scipy.stats.uniform.rvs()` 还可以通过 loc 和 scale 参数来指定最小值和最大值。

虽然这些函数的功能相似，都用于生成随机数，但具体使用时可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的函数。