Python中的random.uniform()函数教程与实例解析

Python中的random.uniform()函数教程与实例解析

介绍

random.uniform() 方法是 Python 内置的生成一个指定范围内的随机浮点数的函数。如果我们需要在指定的范围内产生一个随机浮点数,这个函数肯定会派上用场。

语法

random.uniform(a, b)函数接收两个参数:
* a:随机数范围的起始点
* b:随机数范围的结束点

该函数将返回一个指定范围内的随机浮点数,使用均匀分布生成。

实例解析

示例 1:生成指定范围内的随机浮点数

以下是一个简单的示例,将使用uniform()方法生成指定范围内的随机浮点数,范围为[0, 1]:

import random

# random float between 0 and 1
x = random.uniform(0, 1)
print(x)

当我们执行上述代码时,可以得到类似如下的输出:

0.43814621619087574

每次运行时,都会输出一个不同的随机浮点数。

示例 2:生成指定范围内的10个随机浮点数

以下示例将生成10个指定范围内的随机浮点数:

import random

# generate 10 random floats between 5 and 10
for i in range(10):
    print(random.uniform(5, 10))

当我们执行上述代码时,可以得到类似如下的输出:

5.876462690164519
8.355434428143382
5.861871902766571
9.093621473463638
7.833818274892052
6.104910723344617
7.23606992230617
9.865529562638672
6.895498848358988
8.757457957361596

我们可以看到,每次运行时,都会随机生成10个位于[5, 10]之间的浮点数,每个数字都不同。

结论

random.uniform() 方法是一个非常简单,但非常有用的函数。它可以让我们轻松快速地生成指定范围内的随机浮点数,同时保持数据的均匀分布。这使得我们可以在许多数值处理问题中使用它,例如在模拟中生成随机值,或在学习和优化算法时生成随机初始值。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python中的random.uniform()函数教程与实例解析 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年6月3日
下一篇 2023年6月3日

相关文章

  • Python:枚举与类 [重复]

    【问题标题】:Python: Enum versus Classes [duplicate]Python:枚举与类 [重复] 【发布时间】:2023-04-01 00:50:01 【问题描述】: 我有一个 Python 配置文件。有人建议我使用类。所以我有很多这样的常量: class Paths: class Sources: strategylab = ‘…

    Python开发 2023年4月8日
    00
  • 详解Python从一个元组中获取第一个和最后一个元素

    获取元组(tuple)中的第一个和最后一个元素可以使用Python内置的索引(index)功能。 获取第一个元素:可以使用[0]索引,因为在Python中,序列都是从0开始计数的。 获取最后一个元素:可以使用[-1]索引,因为负数索引代表倒数第n个元素。 例如,在以下元组中,我们可以使用索引获取第一个和最后一个元素: days_of_week = (‘Mon…

    python-answer 2023年3月25日
    00
  • 教你使用python搭建一个QQ机器人实现叫起床服务

    教你使用Python搭建一个QQ机器人实现叫起床服务 QQ机器人是基于 QQ 聊天软件平台而产生的一种基于 QQ 协议的机器人,它可以通过你的 QQ 帐号来接受指令并进行自动化操作,比如自动回复、定时发送消息等。在本篇攻略中,将介绍如何利用 Python 语言搭建一个 QQ 机器人,来实现每日叫起床的服务。 准备工作 注册一个腾讯云开发者帐号并登录。进入腾讯…

    python 2023年5月23日
    00
  • 浅谈Python 列表字典赋值的陷阱

    浅谈Python列表、字典赋值的陷阱 在Python中,列表和字典是最为常见的两种数据结构。而在对这两种数据结构进行赋值操作时,需要注意一些坑点,下面将详细讲解这些陷阱。 赋值操作会对原变量产生影响 当将一个列表或字典赋值给另一个变量时,如果原变量改变,新变量也会跟着改变。示例如下: >>> a = [1, 2, 3] >>&g…

    python 2023年5月13日
    00
  • 如何利用Anaconda配置简单的Python环境

    下面我来为你详细讲解如何利用Anaconda配置简单的Python环境的攻略。 1. 安装Anaconda 首先需要前往官网 https://www.anaconda.com/products/individual 下载并安装Anaconda。安装完成后,会默认配置好Python环境,可以通过命令行输入conda list查看已安装的Python包。 2. …

    python 2023年5月18日
    00
  • pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式

    当我们使用pandas读取CSV文件时,默认会根据每列数据的内容自动判断数据类型。如果数据量较大,或者数据类型较为复杂,那么自动判断可能就存在偏差。在这种情况下,我们可以手动指定每列的数据类型。 下面是如何指定数据类型的具体步骤及示例说明: 步骤1:使用pandas的read_csv函数读取CSV文件,同时指定参数dtype,为每列指定数据类型。 impor…

    python 2023年6月3日
    00
  • Pycharm学习教程(2) 代码风格

    为了更好地保持python代码的可读性和规范性,我们需要学习和遵守代码风格规范。本教程将介绍Pycharm中代码风格相关的设置和使用方法,以及代码风格规范的建议。 代码风格相关设置 在Pycharm中,可以进行很多代码风格相关的设置。以下是其中一些重要的设置: 1. PEP 8代码风格检查 PEP 8是一份Python代码风格规范,建议遵守以下规则: 缩进使…

    python 2023年5月13日
    00
  • python3.7 的新特性详解

    Python 3.7的新特性详解 Python 3.7版本于2018年6月发布,它引入了很多新的特性和更新,这些新特性涵盖各种方面,从更好的文本处理到代码性能提升。在本文中,我们将讲解Python 3.7的新特性。 1. Data Classes(数据类) Python 3.7中引入了一个新的装饰器:@dataclass。它可以用于快速创建一个类,该类只需要…

    python 2023年5月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部