在指定的间隔(不是[0,1))内生成一个NxM数组，其中包含均匀分布的随机数

Question

我知道numpy.random.rand()命令，但是似乎没有任何变量允许您将选择数字的均匀间隔调整为[0，1]以外的值。

我考虑使用for循环，即初始化一个所需大小的零数组，并使用numpy.random.unifom(a，b，N)在间隔(a，b)中生成N个随机数，然后将这些随机数放入初始化的数组中。我不知道这个模块是要创建一个任意维数的数组，就像上面的rand一样。这显然是不优雅的，尽管主要关注的是运行时。我假设这种方法的运行时间比从一开始就使用适当的随机数生成器要长得多。

编辑和其他思考:我工作的间隔是[0，pi/8)，它小于1。严格地说，如果我只是重新缩放，我不会影响生成数字的随机性，但是乘以每个生成的随机数显然会增加计算时间，我假设元素数量的顺序是一个因子。

Answer 1

np.random.uniform接受低位和高位：

In [11]: np.random.uniform(-3, 3, 7)  # 7 numbers between -3 and 3
Out[11]: array([ 2.68365104, -0.97817374,  1.92815971, -2.56190434,  2.48954842, -0.16202127, -0.37050593])

Answer 2

numpy.random.uniform接受size参数，您可以将数组的大小作为元组传递。要生成MxN数组，请使用

np.random.uniform(low,high, size=(M,N))