np.random.RandomState.uniform

`np.random.RandomState.uniform` 是 NumPy 库中 `RandomState` 类的一个方法，用于生成服从均匀分布的随机数。

这个方法的语法是：

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

参数解释：
- `low`（可选）：返回的随机数的下界，默认为0.0。
- `high`（可选）：返回的随机数的上界，默认为1.0。
- `size`（可选）：指定返回随机数的形状，可以是一个整数或一个整数元组，默认为None，表示返回单个随机数。

该方法会返回一个随机数或者一个具有指定形状的随机数数组，其范围在 `[low, high)` 之间，即包含 `low`，不包含 `high`。

相关问题

while i< n : x = np.random.uniform(0, 100) y = np.random.uniform(0, 20)

当你使用`while`循环并在其中生成随机数时，可以按照以下方式在Python中利用NumPy库实现：

import numpy as np

# 定义循环次数 n 和随机数范围
n = 5  # 可以替换成你想迭代的次数
x_range = (0, 100)  # x 的随机数范围
y_range = (0, 20)   # y 的随机数范围

i = 0
while i < n:
    x = np.random.uniform(*x_range)  # 使用星号(*)来解包元组
    y = np.random.uniform(*y_range)

    # 打印当前的 x 和 y 值
    print(f"At iteration {i+1}: x = {x}, y = {y}")

    # 更新循环计数器
    i += 1

这段代码会生成一系列的 `x` 和 `y` 值，它们都在各自的范围内随机选取。每次循环都会生成新的随机数对。如果你需要在每次循环开始时保持相同的随机序列，可以通过设置`numpy.random.RandomState`的种子来实现。但在上述示例中，由于我们没有显式地重置种子，每次循环都会得到不同的随机数。

np.random.RandomState

np.random.RandomState is a class in the NumPy library of Python that provides a container for a pseudo-random number generator (PRNG). It allows the user to create multiple independent instances of the PRNG with the same seed value, thus ensuring reproducibility of results. The methods of the RandomState class can be used to generate random numbers from various distributions such as uniform, normal, exponential, etc.