random.random()和random.uniform()哪个更好

这个问题很难回答，因为两个函数都有各自的优点和用途。如果你需要生成一个随机整数，那么random.random()可能更好，因为它可以生成到1之间的随机小数，你可以将其乘以一个数并四舍五入来得到一个整数。如果你需要生成一个随机浮点数，那么random.uniform()可能更好，因为它可以生成指定范围内的随机浮点数。所以，你需要根据你的具体需求来选择使用哪个函数。

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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。

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