uniform :产生low到high之间到随机数 a = np.random.uniform(1,10,size=10) print(a) '''[3.98463084 8.61185377 5.35385516 7.0035864 8.67462888 9.78658583 9.79967201 6.78037465 3.5029919 4.7547828 ]''' a = np.random.unifor
Python uniform() 函数 Python 数字 描述 uniform() 方法将随机生成下一个实数,它在 [x, y] 范围内。 语法 以下是 uniform() 方法的语法: import random random.uniform(x, y) 注意:uniform()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调
1、np.random.uniform的用法 np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 作用:可以生成[low,high)中的随机数,可以是单个值,也可以是一维数组,也可以是多维数组 参数介绍: low :float型,或者是数组类型的,默认为0 high:float型,或者是数组类型的,默认为1 size:int型,或元组,默认为空 In[1]: impo...
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数; c. random_sample: 原型: numpy.random.random_sample(size=None),在[0.0,1.0)上随机采样; ...
random.uniform random.uniform(a,b):用于生成一个指定范围内的随机浮点数,两格参数中,其中一个是上限,一个是下限。如果a>b,则生成的随机数n,即b<=n<=a;如果a>b,则a<=n<=b。 >>> import random >>> print random.uniform(10,20) 13.2960134544 ...
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): ...
uniform(m,n) 根据Python官方文档,random.uniform(a, b)函数用于生成一个在a和b之间的随机浮点数。生成的数n满足a <= n <= b(当a < b时),或b <= n <= a(当b < a时),即闭区间[m, n]的随机小数。其他函数如random()仅生成[0.0, 1.0)的浮点数,randint()生成整数。因此唯一正确的函数是uniform...
答案：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和函数，...
Python中random函数用法整理 目录 1. random.random(): 返回随机生成的一个浮点数,范围在[0,1)之间 2. random.uniform(a, b): 返回随机生成的一个浮点数,范围在[a, b)之间 3. random.randint(a,b):生成指定范围内的整数