如何使用NumPy生成含负数的指定区间随机数组并解决randint报错

np.random.randint的参数逻辑为：

• 仅传入1个位置参数时，该值为上限high，默认下限low=0，返回[0, high)区间的整数
• 传入2个位置参数时，第一个为下限low，第二个为上限high，返回[low, high)区间的整数

你此前生成的random_num范围为10_{20的正数，默认low=0小于high，运行正常；当`random_num`的范围调整为-10}20后，可能随机得到负数，此时默认low=0大于作为high的负数，就会触发low >= high报错。

解决方法：明确传入上下限两个参数即可，示例如下（如果你的需求是生成区间为[-10, random_num)的4行2列整数数组）：

import numpy as np
random_num = np.random.randint(-10,20)
arr_rand = np.random.randint(low=-10, high=random_num, size=(4,2))

如果你的需求是下限为随机的random_num，上限固定为20，调整参数顺序即可：

arr_rand = np.random.randint(low=random_num, high=20, size=(4,2))

首先补充说明：np.random.randn生成的是符合标准正态分布的样本，不是0_{1的均匀分布值，0}1均匀分布的浮点值可以用np.random.rand生成。
不同分布的浮点随机数生成方案如下：

• 均匀分布浮点值：直接调用np.random.uniform，指定上下限和输出尺寸即可，示例为生成[-10, 20)范围的4行2列浮点数组：

float_arr = np.random.uniform(low=-10, high=20, size=(4,2))

也可以通过基础rand方法缩放得到：

low = -10
high = 20
float_arr = np.random.rand(4,2) * (high - low) + low

• 正态分布浮点值：调用np.random.normal，指定均值、标准差和输出尺寸即可，示例为均值为5、标准差为3的4行2列浮点数组：

float_arr = np.random.normal(loc=5, scale=3, size=(4,2))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tylerdjt