Python 为什么numpy使用半开区间作为其均匀随机变量？

所有numpy的随机函数都表示：

创建给定形状的数组，并使用随机 来自[0,1]上均匀分布的样本

（见此处：）

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使用半开区间[0，1]的原因是什么？从概率论的角度来看，1是否包含并不重要。

以任意精度来说，它确实无关紧要，因为达到任何给定实数的概率为零（仅对于区间而言，非零）

从计算上来说，这很重要，因为你使用有限的数值分辨率（例如双数）。所以每个区间实际上都是一个闭合区间

默认情况下，使用半开间隔可以避免堆叠间隔时出现问题。因此[0,1]和[1,2]将没有公共数字

有关实现开放间隔和其他问题，请参见。

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大多数随机数生成器都是这样做的。例如，请注意，numpy实际上并没有全面实施这一点：

np.random.uniform（a，b）

声称是半开的，但

np.random.uniform（0，np.nextafter（0，1））

将返回一半时间的上限。除其他外，它与基于零的数组很好地集成。将[0,1）值乘以数组长度和

int

将生成随机选择的有效数组索引，所有索引的可能性相等。