Python中，tf.random_uniform与np.random_uniform的主要区别在于它们分别属于不同的库，具有不同的功能和应用场景。解释：1. 库来源不同：`tf.random_uniform`是TensorFlow库中的一个函数。TensorFlow是一个广泛使用的深度学习库，主要用于构建和训练神经网络模型。它提供了大量的深度学习工具
v1 = np.random.randint(5) v2 = np.random.randint(1,high = 5) v3 = np.random.randint(1,high = 5,size = [3,4]) print(v1) print(v2) print(v3) 输出结果为: 2 3 [[1 1 3 1] [2 2 3 2] [3 4 2 1]] numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None): 生成符合均分...
问使用内置python包的np.random.uniform()和uniform()之间的区别EN大家好，我是星期八，是一个每天都要...
tf.random_uniform:产生均匀分布的随机张量np.random_uniform：产生的是float类型的变量例子1：import numpy as npprint(type(np.random.uniform(-1,1)))print(np.random.uniform(-1,1))输出：<class 'float'>-0.31739327312993604例子2：import tensorflow as tfwith tf.Session() as sess:print(s...
>>> random.randint(1.0, 10.0) 1 2、random.random() -> 不接受参数,返回一个[0.0, 1.0)之间的浮点数 >>> random.random() 0.5885821552646049 3、random.uniform(val1, val2) -> 接受两个数字参数,返回两个数字区间的一个浮点数,不要求val1小于等于val2 ...
np.random.uniform(start,end,second) start:开始数 end:结束数 second:次数,也就是选择几次。 代码结果如下所示: import numpy as np r = np.random.uniform(-1, 100, 5) print(r) # 运行结
复制 random.uniform(1,10) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 6.001485472959377 同样的改变区间,每次生成不同的数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 random.uniform(2,5) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 3.9644214464183154 random.randint() 返回的是一个随机整数;重复操...
numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 2. 类似uniform,还有以下随机数产生函数: a. randint: 原型:numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'),产生随机整数; b. random_integers: 原型: numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None),在闭区间上产生随机整...
# 设置参数范围for_inrange(10):# 生成10个随机数num=np.random.uniform(low,high)arr=np.append(arr,num) 1. 2. 3. 4. 4. 完成 现在,你已经成功生成了一组在指定范围内的随机数并存储在数组中。你可以根据需要进一步处理这些数据。 总结 通过以上步骤,你学会了如何在Python中使用numpy库设置参数范围。这...
np.random.uniform(size = (2,3))---array([[0.7032511 , 0.63212039, 0.6779683 ], [0.81150812, 0.26845613, 0.99535264]]) 5、Random.randint 在一个范围内生成n个随机整数样本。 np.random.randint(5,10,10)---array([6, 8, 9, 9, 7, 6, 9, 8, 5, 9]) 6、Random.random 生成n个随机...