我想在PyTorch中获得一个大小为[a,b]的二维torch.Tensor，其中填充了来自均匀分布（范围在[r1,r2]内）的值。

我正在将一个人口数量分成不同的矩阵，并希望现在使用随机数来测试我的代码。 大家好，有个快速问题，请提前感谢您的帮助 - 如果我使用； 100*rand(9,1) 如何让这9个数字相加等于100？ 我想要9个在0到100之间的随机数，它们加起来等于100。 是否有内置命令可以实现这个目标...

我希望您能够生成一个落在球形体积内的随机均匀粒子样本。下面的图像（由http://nojhan.free.fr/metah/提供）展示了我所需要的内容。这是球体的一个切片，显示了点的均匀分布： 这是我目前得到的内容： 你可以看到中心有一群点，这是由于球面坐标和直角坐标之间的转换造成...

我正在尝试使用numpy在球体表面上生成随机点。我已经查看了解释均匀分布的帖子，在这里。但是，我需要想法仅在球体的表面上生成点。我有坐标（x，y，z）和每个球体的半径。 我对数学不是很精通，正在努力理解蒙特卡罗模拟。 非常感谢任何帮助。 谢谢， Parin

在Python中，我找不到一个内置的函数来生成一个对数均匀分布，给定一个最小值和最大值（R语言的等效函数在这里），类似于: loguni[n, exp(min), exp(max), base]，返回范围在exp(min)和exp(max)之间的n个对数均匀分布。 然而最接近的是numpy....

在文档中提到，uniform(0,1)有机会生成值0和1。 我已经运行了uniform(0, 1)10000次，但它从未产生过零。即使在uniform(0, 0.001)的情况下也是如此。 random.uniform(0,1)能够生成0或1吗？

我希望生成一个随机实数(我猜测是有理数)。 为了做到这一点，我想使用runif(1, min = m, max = M)，我的想法是尽可能将m; M(绝对值)设置得大一些，以便让区间尽可能地大。这就带来了我的问题: M <- .Machine$double.xmax m <- ...

std::uniform_int_distribution可以接受<random>的任何PRNG，包括那些在实现和平台上都是一致的。 然而，std::uniform_int_distribution本身似乎在不同的实现中并不一致，因此即使使用相同的PRNG和种子也无法保证能够复制...

我有两个代码选项： 选项1 int myFunc() { return new Random().nextInt(); } 或者： 选项2 private static final Random random = new Random(); int myFunc() { ...