random.uniform(-1, 1)
时间: 2024-06-13 20:06:36 浏览: 20
`random.uniform(a, b)` 方法返回一个在区间 `[a, b]` 内均匀分布的随机浮点数。其中 `a` 为区间左端点,`b` 为区间右端点。下面是一个例子:
```python
import random
x = random.uniform(-1, 1)
print(x)
```
运行结果可能为:
```
0.123456789
```
这里生成了一个在区间 `[-1, 1]` 内均匀分布的随机浮点数,并将其赋值给变量 `x`,然后将 `x` 输出到控制台。由于是随机生成的,每次运行结果可能不同。
相关问题
抄写下面的程序,并说明重要语句的作用: from numpy import random random.random() #0.37452288986512927 array = random.random(size=5) print(array) #array([0.93312885, 0.70160214, 0.9727459, 0.1363383,0.54146683]) random.uniform(-1,1) #0.8232171988008607 array = random.uniform(-1,1,size=5) print(array) #array([ 0.94529425,-0.6128988,0.29927762,0.65928358,0.11272987])
代码如下:
```python
from numpy import random
random.random() #0.37452288986512927
array = random.random(size=5)
print(array) #array([0.93312885, 0.70160214, 0.9727459, 0.1363383,0.54146683])
random.uniform(-1,1) #0.8232171988008607
array = random.uniform(-1,1,size=5)
print(array) #array([ 0.94529425,-0.6128988,0.29927762,0.65928358,0.11272987])
```
重要语句的作用:
- `from numpy import random`:导入 NumPy 库中的随机数模块 random。
- `random.random()`:生成一个随机的浮点数,范围在 [0,1) 之间。
- `array = random.random(size=5)`:生成一个长度为 5 的一维数组,数组元素为 [0,1) 内的随机浮点数。
- `random.uniform(-1,1)`:生成一个在 [-1,1) 范围内的随机浮点数。
- `array = random.uniform(-1,1,size=5)`:生成一个长度为 5 的一维数组,数组元素为在 [-1,1) 范围内的随机浮点数。
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
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