np.array.uniform

`np.array.uniform` 是一个 NumPy 库中的函数，用于生成指定形状的具有均匀分布的随机数数组。它的语法如下：

numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

其中，`low` 和 `high` 分别指定了随机数的取值范围，`size` 指定了生成的随机数数组的形状。例如，生成一个形状为 (2, 3) 的随机数数组：

import numpy as np

array = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(2, 3))
print(array)

输出：

[[0.76795387 0.47028633 0.13795078]
 [0.95802614 0.01827919 0.26057509]]

相关问题

np.random.uniform()函数用法

`np.random.uniform()`是NumPy库中的一个函数，用于生成服从均匀分布的随机数。

函数的语法如下：

np.random.uniform(low, high, size=None)

参数解释：
- `low`：生成随机数的下界，可以是一个浮点数或者一个数组。如果是数组，则生成的随机数将在每个元素对应位置的范围内取值。
- `high`：生成随机数的上界，可以是一个浮点数或者一个数组。如果是数组，则生成的随机数将在每个元素对应位置的范围内取值。
- `size`：生成随机数的形状，可以是一个整数或者一个元组。如果是整数，则生成相应数量的随机数；如果是元组，则生成具有指定形状的随机数数组。

返回值：
- 返回一个具有指定形状的随机数数组，数组中的值服从指定范围内的均匀分布。

使用示例：

import numpy as np

# 生成一个服从[0, 1)范围内均匀分布的随机数
random_num = np.random.uniform()

# 生成一个服从[-1, 1)范围内均匀分布的随机数数组，形状为(3, 4)
random_array = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(3, 4))

在这个示例中，`np.random.uniform()`函数用于生成服从均匀分布的随机数。第一个示例生成一个单个随机数，范围为[0, 1)；第二个示例生成一个3行4列的随机数数组，范围为[-1, 1)。

def reset(self): high = np.array([np.pi, 1]) self.state = self.np_random.uniform(low=-high, high=high) self.last_u = None return self._get_obs()

1. np_random是什么？

np_random是PendulumEnv环境中的一个随机数生成器，它是一个NumPy的RandomState对象，用于生成随机数。在这个reset函数中，通过self.np_random.uniform函数生成一个在[-high, high]之间的随机数作为初始状态。

2. _get_obs()函数是干什么的？

_get_obs()函数是PendulumEnv环境中的一个私有函数，用于获取当前状态的观测值。在PendulumEnv环境中，状态由三个连续实数表示，分别表示摆杆的角度、角速度和杆尖速度。而观测值是对状态的一种压缩，通常是对状态进行线性变换或非线性变换得到的。在PendulumEnv环境中，观测值就是状态本身，因此_get_obs()函数返回的就是当前的状态。

3. 为什么要用last_u变量？

last_u是PendulumEnv环境中的一个变量，用于保存上一次施加在摆杆上的力。在PendulumEnv环境中，每次step函数调用时都需要传入一个力，而通常情况下，当前时刻的力往往与前一时刻的力有关，因此需要用last_u变量保存前一时刻的力，以便于计算当前时刻的力。在reset函数中，由于没有上一时刻的力，因此将last_u变量置为None。