python如何生成均匀分布的随机数
用户关注问题
如何使用Python生成特定范围内的均匀分布随机数？
我想在Python中生成一个在指定区间内均匀分布的随机数，应该用哪些函数和方法？
利用random模块生成指定范围的均匀分布随机数
Python的random模块中提供了uniform(a, b)函数，可以生成一个在a到b之间均匀分布的浮点随机数。如果需要整数随机数，可以结合randint或randrange使用。示例代码：
import random
num = random.uniform(1, 10)
print(num)
生成多维均匀分布随机数的Python方法有哪些？
我需要生成多维空间中均匀分布的随机点，Python中有哪些合适的工具可以实现？
使用numpy库生成多维均匀分布随机数
numpy库的random模块中有rand或uniform函数，可以生成多维数组，元素均匀分布在指定区间。例如，想生成100个[0,1)均匀分布的二维点，可以用：
import numpy as np
points = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(100, 2))
print(points)
如何确保生成的均匀分布随机数满足分布要求？
在Python中生成均匀分布随机数时，如何验证这些数确实服从均匀分布？
通过统计分析和可视化检验均匀分布随机数
可以对生成的随机数绘制直方图，观察是否呈现近似平坦的分布曲线。此外，可使用统计测试如Kolmogorov-Smirnov检验来验证数据是否来自均匀分布。例如，利用matplotlib绘制直方图，若分布均匀，频数应大致相等。