Python mxnet.ndarray.random.uniform用法及代碼示例

用法:
mxnet.ndarray.random.uniform(low=0, high=1, shape=_Null, dtype=_Null, ctx=None, out=None, **kwargs)

參數：

low：(float or NDArray, optional) - 輸出間隔的下邊界。生成的所有值都將大於或等於低。默認值為 0。
high：(float or NDArray, optional) - 輸出區間的上邊界。生成的所有值都將小於高。默認值為 1.0。
shape：(int or tuple of ints, optional) - 要繪製的樣本數。如果形狀是，例如，(m, n)和low和high是標量，輸出形狀將是(m, n).如果low和high是具有形狀的 NDArray，例如，(x, y)，則輸出將具有形狀(x, y, m, n)，其中m*n為每個抽取樣本[low, high)一對。
dtype：({'float16', 'float32', 'float64'}, optional) - 輸出樣本的數據類型。默認為‘float32’
ctx：(mxnet.context.Context, optional) - 輸出的設備上下文。默認為當前上下文。被覆蓋low.context當low是一個 NDArray。
out：(NDArray, optional) - 將輸出存儲到現有的 NDArray。

dtype 類型的 NDArray。如果輸入 shape 具有形狀，例如 (m, n) 和 low 和 high 是標量，則輸出形狀將為 (m, n) 。如果 low 和 high 是具有形狀的 NDArray，例如 (x, y) ，則返回的 NDArray 將具有形狀 (x, y, m, n) ，其中為每個 [low, high) 對繪製 m*n 均勻分布的樣本。

返回類型：

ND陣列

從均勻分布中抽取隨機樣本。

樣本在半開區間 [low, high) 上均勻分布(包括 low ，但不包括 high )。

例子：

>>> mx.nd.random.uniform(0, 1)
[ 0.54881352]
<NDArray 1 @cpu(0)
>>> mx.nd.random.uniform(0, 1, ctx=mx.gpu(0))
[ 0.92514056]
<NDArray 1 @gpu(0)>
>>> mx.nd.random.uniform(-1, 1, shape=(2,))
[ 0.71589124  0.08976638]
<NDArray 2 @cpu(0)>
>>> low = mx.nd.array([1,2,3])
>>> high = mx.nd.array([2,3,4])
>>> mx.nd.random.uniform(low, high, shape=2)
[[ 1.78653979  1.93707538]
 [ 2.01311183  2.37081361]
 [ 3.30491424  3.69977832]]
<NDArray 3x2 @cpu(0)>

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.ndarray.random.uniform。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

返回類型：

例子：