我知道numpy.random.rand（）命令，但是似乎没有被任何允许您调整其中数字选择为[0,1）以外的某种统一的区间变量。
我认为在区间使用for循环即发起零阵列所需要的尺寸，并且使用numpy.random.unifom（A，B，N），以生成N个随机数（A，B），然后将这些成启动阵列。我不知道这个模块是创建任意维数组，像上面的兰特。这显然是不雅，但ÿ主要关注的是运行时间。我相信这个方法将具有更高的运行时间比使用适当的随机数生成器从一开始。
编辑和额外的思想：我在工作的时间间隔为[0，π/ 8），这是小于1。严格地说，我将不会影响所产生的数的随机性，如果我刚重新缩放，但每个相乘产生的随机数显然是额外的计算时间，我相信通过因子元素的数目的顺序。
np.random.uniform接受低和高：
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])
numpy.random.uniform接受size论点在那里你可以通过你的数组作为元组的大小。用于产生MxN阵列使用
np.random.uniform(low,high, size=(M,N))