在 numpy 的范围内采样随机浮点数答案

【问题标题】：sampling random floats on a range in numpy在 numpy 的范围内采样随机浮点数
【发布时间】：2012-08-06 02:34:47
【问题描述】：

如何在 numpy 的区间 [a, b] 上对随机浮点数进行采样？不仅仅是整数，而是任何实数。例如，

random_float(5, 10)

将返回[5, 10] 之间的随机数。谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

uniform distribution 可能会满足您的要求。

np.random.uniform(5,10) # A single value
np.random.uniform(5,10,[2,3]) # A 2x3 array

【讨论】：

【解决方案2】：

如果没有 numpy，你可以使用 random 模块来做到这一点。

import random
random.random()*5 + 10

将返回 10-15 范围内的数字，作为函数：

>>> import random
>>> def random_float(low, high):
...     return random.random()*(high-low) + low
...
>>> random_float(5,10)
9.3199502283292208
>>> random_float(5,10)
7.8762002129171185
>>> random_float(5,10)
8.0522023132650808

random.random() 返回一个从 0 到 1 的浮点数（不包括上限）。将其乘以一个数字会使其范围更大。 ex random.random()*5 返回从 0 到 5 的数字。向此添加数字提供了一个下限。 random.random()*5 +10 返回从 10 到 15 的数字。我不确定您为什么要使用 numpy 来完成此操作，但也许我误解了您的意图。

【讨论】：

【解决方案3】：

import numpy as np
>>> 5 + np.random.sample(10) * 5
array([ 7.14292096,  6.84837089,  6.38203972,  8.80365208,  9.06627847,
        5.69871186,  6.37734538,  9.60618347,  9.34319843,  8.63550653])

【讨论】：