使用Python的Uniform()函数生成指定范围和维度的均匀分布随机矩阵

在Python中，可以使用NumPy库的uniform函数生成均匀分布的随机数矩阵。uniform函数的语法如下：

numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

其中，low和high分别指定了生成随机数的范围，size参数指定了生成随机数矩阵的维度。low和high参数的默认值分别为0.0和1.0，因此如果没有指定范围，则生成的随机数矩阵的元素都将位于[0.0, 1.0)范围之间。

下面我们通过几个例子来说明如何使用uniform函数生成指定范围和维度的均匀分布随机矩阵。

例子1：生成一个3行3列的随机数矩阵，范围为[0, 10)：

import numpy as np

random_matrix = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(3, 3))
print(random_matrix)

输出结果如下：

[[6.16242263 3.42894586 7.27736123]

[4.33010956 0.69677731 8.69247253]

[8.63488729 9.3516621 2.03609735]]

在这个例子中，我们使用uniform函数生成了一个3行3列的随机数矩阵，并指定了范围为[0, 10)。生成的随机数矩阵的元素都是在这个范围内的。

例子2：生成一个5行2列的随机数矩阵，范围为[-1, 1)：

import numpy as np

random_matrix = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(5, 2))
print(random_matrix)

输出结果如下：

[[-0.57872122 -0.14325755]

[-0.54528812 0.87714774]

[-0.31950173 -0.52719724]

[-0.59930713 -0.35231214]

[ 0.86194429 -0.91375512]]

在这个例子中，我们生成了一个5行2列的随机数矩阵，并指定了范围为[-1, 1)。生成的随机数矩阵的元素都是在这个范围内的。

通过这些例子，我们可以看到uniform函数非常灵活，可以生成不同维度和范围的均匀分布随机矩阵。这在进行随机矩阵的实验和模拟时非常有用。