如何使用numpy生成[0, 0.0001]范围内的随机浮点数？

报错原因分析 #

• 第一次报错：numpy.random.random() 仅接受1个可选参数size（用于指定输出数组的形状），不支持直接传入上下限参数，因此传入2个参数触发类型错误
• 第二次报错：size参数要求输入整数/整数元组，你传入了浮点数0.0001，无法被解析为合法的尺寸参数，因此报错

正确实现方案 #

方法1：基于random.random()缩放实现 #

random.random()默认生成[0.0, 1.0)区间的浮点数，直接乘以区间上限即可缩放到目标范围：

from numpy import random
# 生成单个随机数
rand_val = random.random() * 0.0001
# 生成5个随机数组成的数组
rand_arr = random.random(5) * 0.0001

方法2：使用random.uniform()直接指定上下限 #

random.uniform()专门用于生成指定区间的均匀分布随机数，直接传入上下限即可：

from numpy import random
# 生成单个[0, 0.0001)区间的随机数
rand_val = random.uniform(low=0, high=0.0001)
# 生成shape为(3,2)的随机数组
rand_arr = random.uniform(low=0, high=0.0001, size=(3,2))

以上两种方法默认生成的是左闭右开[0, 0.0001)区间的随机数，如果需要完全闭区间[0, 0.0001]，可以将上限调整为0.0001 + 1e-12（极小偏移量，受浮点数精度限制几乎不会影响业务结果）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Esalah