np.random.uniform是什么意思
时间: 2023-08-19 18:15:51 浏览: 41
`np.random.uniform`是NumPy库中的一个方法,用于生成在指定范围内的均匀分布的随机数。具体来说,它的用法如下:
```python
numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
```
其中,`low`和`high`参数指定了随机数的范围,`size`参数指定了生成的随机数的形状。如果`size`参数为`None`,则返回单个随机数。
相关问题
np.random.uniform()什么意思
`np.random.uniform()`是 NumPy 库中的一个函数,用于生成指定范围内的均匀分布的随机数。具体来说,它可以接受三个参数:`low`、`high` 和 `size`,其中 `low` 和 `high` 分别指定了生成随机数的范围,`size` 则指定了生成随机数的形状。
例如,如果想要生成一个在 [0,1) 范围内的随机浮点数,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
x = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0)
print(x)
```
如果想要生成一个 $3 \times 3$ 的随机矩阵,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
x = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(3, 3))
print(x)
```
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:
```python
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:
```python
import numpy as np
int_num = np.random.randint(0, 10)
print(int_num)
```
输出:
```
6
```