случайный в 2D-диапазоне

Question

Как лучше всего в numpy случайным образом выбирать n точек в d мерном пространстве, ограниченном разным размером?

Например, мне нужны случайные 128 точек в трехмерном кубе размером [10, 20, 100] - длина 10, ширина 20, высота 100.

Я ищу лучший путь (если существует), чемцикл по d и выбор каждого индекса отдельно.

Answer 1

Наиболее распространенный способ получения очков внутри коробки распределен равномерно, для этого вы можете напрямую использовать numpy:

ans=np.random.uniform(low=[-5,-10,-50],high=[5,10,50],size=[n,d])

Здесь я взял на себя смелость, чтобы центрировать вашу коробку в оригинале, но вы можетепоиграйте со значениями.

Answer 2

Вы можете использовать:

import numpy as np
Z = np.random.normal(size=[10, 20, 100])