python中的random.uniform取值范围

在Python的random模块中，`random.uniform(a, b)`函数用于生成一个指定范围内（包括a和b）的随机浮点数。这里的a和b是你想要设定的取值范围的两个端点，也就是说，返回的随机数将是在[a, b]这个开区间内的任意一点，即大于等于a且小于b的实数。

例如，如果你调用`random.uniform(0, 1)`，它可能会返回像0.47这样的数值。

相关问题

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

np.random.uniform()小数

np.random.uniform()函数用于生成服从均匀分布的随机小数。该函数可以接受多个参数，包括low和high，分别用于指定随机数的最小值和最大值。如果没有指定low和high参数，默认的取值范围是[0, 1.0)。

例如，调用np.random.uniform()函数生成一个随机小数可以使用以下代码：

import numpy as np
random_number = np.random.uniform()

这样会生成一个0到1之间的随机小数，例如0.3999807403689315。

如果需要生成多个随机小数，可以通过设置size参数来指定生成随机数的个数。例如，调用np.random.uniform(size=N)可以生成N个随机小数，其中N是一个整数。

需要注意的是，np.random.uniform()函数返回的是一个数组，因此需要将它赋值给一个变量来进行后续操作。