Случайный int64 и float64 числа
Я не могу думать причина того, что не были показаны некоторые классы или говорился об архитектуре, которую они используют. С моей точки зрения это похоже на то, чтобы просить, чтобы они показали Вам, куда Вы собираетесь работать (комната, таблица, стулья, товарищи по команде...). Во всяком случае выяснение его покажет им, Вы интересуетесь лучшими практиками и также что Вы не являетесь отчаянными о нахождении задания ни по какой цене и не знаете, как это может причинить боль.
3 ответа
Для целых чисел вы можете сгенерировать 2 32-битных случайных числа и объединить их:
a + (b << 32)
Проблема, похоже, в том, что метод random_numbers ожидает только 32-битные целые числа.
Согласно билету № 555 теперь могут быть случайные числа быть 64-битным, начиная с версии 1.1.0. Я предлагаю загрузить и установить последнюю версию NumPy из здесь .
Похоже, что код для numpy.random.uniform () в какой-то момент выполняет вычисление high-low, и Inf происходит оттуда.
Равномерно. распределенные целые числа легко генерировать, как было показано. Равномерно распределенные числа с плавающей запятой потребовали бы более тщательного обдумывания.
Что касается сообщения об этих странностях как об ошибках, я думаю, вам следует сделать это либо отправить сообщение в список рассылки проекта. Так вы хотя бы узнаете, что разработчики считают разумным поведением.