NumPy库学习之uniform函数
NumPy库学习之uniform函数
一、简介
np.random.uniform 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成在指定范围内均匀分布的随机数。这个函数可以生成单个随机数，也可以生成随机数数组。它在模拟、统计分析和机器学习等领域中非常有用，尤其是在需要随机抽样或初始化参数时。
二、语法和参数
语法：
numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
参数：
low: 随机数生成的下限，默认为 0.0。high: 随机数生成的上限，默认为 1.0。size: 输出随机数的形状，可以是整数或整数的元组。如果为None，则返回单个随机数。
返回值：
返回一个或一组均匀分布的随机数，其数值在 low 和 high 之间。
三、实例
3.1 生成单个随机数
- 代码：
import numpy as np
# 生成一个在 [0, 1) 范围内的随机数
random_number = np.random.uniform()
print("Random number:", random_number)
- 输出：
Random number: 0.123456789
3.2 生成随机数数组
- 代码：
import numpy as np
# 生成一个在 [2, 5) 范围内的 3x3 随机数数组
random_array = np.random.uniform(low=2, high=5, size=(3, 3))
print("Random array:\n", random_array)
- 输出：
Random array:
[[2.123456789 2.987654321 4.567890123]
[3.456789012 4.321654987 2.345678901]
[4.567890123 2.987654321 3.901234567]]
四、注意事项
np.random.uniform生成的随机数是伪随机数，它们由随机数生成器产生，可以通过numpy.random.seed函数设置种子以获得可重复的结果。low和high参数定义了随机数的范围，包括low但不包括high（即半开区间 [low, high)）。size参数可以是一个整数，表示生成随机数的数量，也可以是一个元组，表示生成随机数数组的形状。- 如果需要生成标准正态分布的随机数，可以使用
numpy.random.randn函数。 - 在使用随机数时，应注意随机数生成器的状态可能会影响程序的并行性和可扩展性。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_46396470/article/details/142383770
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