在带有numpy的Python中，如何获得0和自然x之间均匀分布的随机浮点数，包括两者？

Question

在使用 numpy 的 Python 中，对于给定的自然数 x，我们希望获得一个在 [0,x] 区间内均匀分布浮点数的数组（例如 20×2 或任何你想要的形状）。请注意，区间是封闭的。

基于http://stackoverflow.com/a/33359758，一个完全搞砸的方法是

x=10
print(np.reshape([int.from_bytes(os.urandom(8))*x/((1<<64)-1) for i in range(40)],(20,2)))

但是，结果取决于操作系统。我也不明白所获得的数字是否/为什么可以均匀分布。

请注意，以某种方式从 [0,1] 获取统一 IEEE 754 浮点然后将它们乘以 x 的（不同）方法可能存在缺陷，因为除非 x 是 2 的幂，否则你的分子（就分子表示而言） * 2^{…}) 始终是 x 的倍数，而所有非 x 的倍数永远不会出现。

有什么帮助吗？伪随机数也可以（假设它们是均匀分布的）。

您还可以假设 x 很小，例如 x<2^8, if it helps.

Answer 1

您可以将端点调整为最大值之后的下一个浮点数：

import numpy as np

def uniform_with_endpoint(low=0, hi=1, size=None):
  return np.random.uniform(low, np.nextafter(hi, np.inf), size=size)

这给出了均匀分布，其中

hi

包含在可能的结果中。