random.uniform用法

`random.uniform(a, b)`函数用于生成一个浮点数，该浮点数在区间[a, b]内均匀分布。其中，a和b是区间的左右边界，可以是任何浮点数。例如，`random.uniform(1.0, 10.0)`将生成一个1.0到10.0之间的随机浮点数。需要注意的是，生成的随机数包含左右边界。例如，`random.uniform(1.0, 1.0)`将始终返回1.0作为结果。

相关问题

np.random.uniform的用法含义

`np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)`是numpy库中的一个函数，用于生成指定形状的随机数值数组，其中每个元素都是在指定的范围内均匀分布的随机数。

函数参数说明：

- low：生成随机数的最小值，默认为0.0；
- high：生成随机数的最大值，默认为1.0；
- size：生成随机数的形状，默认为None，表示单个随机数。

示例：

import numpy as np

# 生成一个形状为(3, 2)的随机数值数组，每个元素在0到1之间均匀分布
arr = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(3, 2))

print(arr)

输出：

[[0.07638088 0.11097936]
 [0.26830761 0.41204269]
 [0.7638445  0.65649711]]

上述代码生成了一个形状为(3, 2)的随机数值数组，每个元素在0到1之间均匀分布。

for node in G.nodes(): G.nodes[node]['beta'] = random.uniform(0, 1) G.nodes[node]['gamma'] = random.uniform(0, 1)

这段代码是用于为图G中的每个节点设置传染率和恢复率的。具体来说，它使用了网络图库networkx中的方法G.nodes()来遍历图G中的所有节点，然后为每个节点设置两个属性：传染率beta和恢复率gamma。这里使用了Python内置的random模块中的uniform()方法来随机生成传染率和恢复率，其用法如下：

random.uniform(a, b)

其中，a和b分别表示生成随机数的范围，uniform()方法会在[a, b]之间生成一个均匀分布的随机数。在本例中，我们将传染率和恢复率设置为0到1之间的随机数，以便更好地模拟现实情况。