Python NumPy Random Generator uniform方法用法及代码示例

NumPy 随机生成器的 uniform(~) 方法从均匀分布中抽取随机样本。

参数

1.low | float 或array-like 或float | optional

下限(含)。默认情况下，low=0.0 。

2. high | float 或array-like 或float | optional

上限(不包括)。默认情况下，high=1.0 。

3. size | int 或tuple 或int | optional

随机样本的大小。默认情况下，返回标量浮点数。

返回值

如果 size 是 None ，则返回标量。否则，返回 NumPy 数组。

例子

创建一维随机浮点数组

生成大小为 10 的随机样本，最小值为 0(含)，最大值为 10(不含)：

import numpy as np
rng = np.random.default_rng(seed=42)
rng.uniform(0,5,10)



array([3.86978024, 2.1943922 , 4.2929896 , 3.48684015, 0.47088674,
       4.87811176, 3.80569851, 3.93032153, 0.64056816, 2.25192969])

创建二维随机浮点数组

要生成大小为 (2,3)(2 行和 3 列)在 0(含)和 5(不含)之间的随机样本：

rng = np.random.default_rng(seed=42)
rng.uniform(0,5,(2,3))



array([[3.86978024, 2.1943922 , 4.2929896 ],
       [3.48684015, 0.47088674, 4.87811176]])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy Random Generator | uniform method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。