在python中，random.uniform（）和random.random（）有什么區別？

Question

在隨機模塊的python中， random.uniform()和random.random()什么區別？ 它們都生成偽隨機數， random.uniform()從均勻分布生成數字， random.random()生成下一個隨機數。 有什么不同？

Answer 1

random.random()為您提供[0.0, 1.0)范圍內的隨機浮點數（因此包括0.0 ，但不包括1.0 ，也稱為半開放范圍）。 random.uniform(a, b)給出一個[a, b]范圍內的隨機浮點數（其中舍入可能最終給你b ）。

random.uniform()的實現直接使用random.random() ：

def uniform(self, a, b):
    "Get a random number in the range [a, b) or [a, b] depending on rounding."
    return a + (b-a) * self.random()

random.uniform(0, 1)與random.random()基本相同（ 1.0 最接近1.0浮點值仍然會給你最接近1.0浮點值，那里不存在舍入誤差）。

Answer 2

在random.random（）中 ，輸出介於0和1之間，並且它不需要輸入參數

而random.uniform（）接受參數，其中您可以提交隨機數的范圍。 例如
import random as ra print ra.random() print ra.uniform(5,10)

輸出： -
0.672485369423 7.9237539416

Answer 3

不同之處在於論點。 從[ random.random()范圍內的均勻分布生成隨機數是很常見的，所以random.random()就是這樣做的。 使用random.uniform(a, b)指定不同的范圍。

Answer 4

根據random.uniform上的文檔：

返回隨機浮點數N，使得對於<= b，a <= N <= b，對於b <a，b <= N <= a。

而random.random ：

返回[0.0,1.0]范圍內的下一個隨機浮點數。

即使用random.uniform您可以指定從中繪制偽隨機數的范圍，例如在3和10之間。使用random.random您將獲得介於0和1之間的數字。

Answer 5

除了上面提到的內容之外， .uniform()也可以用於生成具有所需形狀的多個隨機數，這是.random()無法實現的。

np.random.seed(99)
np.random.random()

#generates 0.6722785586307918

而以下代碼

np.random.seed(99)
np.random.uniform(0.0, 1.0, size = (5,2))

#generates this 
array([[0.67227856, 0.4880784 ],
       [0.82549517, 0.03144639],
       [0.80804996, 0.56561742],
       [0.2976225 , 0.04669572],
       [0.9906274 , 0.00682573]])

這不能用隨機（...）來完成，如果你為ML相關的東西生成隨機（...）數字，大多數時候，你最終會使用.uniform(...)