Python高效随机浮点数生成方法详解
在Python编程中，尤其在科学计算、模拟和机器学习领域，高效生成随机数至关重要。本文将详细介绍如何快速生成指定范围和数量的随机浮点数。
许多程序员需要在特定区间内生成特定数量的随机浮点数，例如，模拟物理过程时，可能需要在0到1之间生成1000个均匀分布的随机浮点数。NumPy库为此提供了高效的解决方案。
NumPy的numpy.random.uniform()函数完美地解决了这个问题。
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numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 函数参数说明：
-
low: 随机数生成的最小值（包含），默认为0.0。 -
high: 随机数生成的 最大值（不包含），默认为1.0。 -
size: 需要生成的随机数个数或数组形状。可以是整数（表示个数），也可以是元组（表示多维数组形状）。
例如，生成10个介于0（包含）和1（不包含）之间的随机浮点数：
import numpy as np random_numbers = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=10) print(random_numbers)
要生成一个3行4列的矩阵，每个元素都在2.5到5.0之间：
import numpy as np random_matrix = np.random.uniform(low=2.5, high=5.0, size=(3, 4)) print(random_matrix)
通过灵活运用low、high和size参数，numpy.random.uniform()函数能轻松生成各种符合要求的随机浮点数序列，显著提高编程效率，使其成为处理随机数生成的理想选择。
