Python之Tensorflow：生成均匀分布随机数

生成一个[0,1)之间均匀分布的随机数数组，包含1000个元素， 随机种子为612。接收用户输入一个1-100之间的数字。打印随机数组中所有索引值可以被输入整数整除的数字，并打印序号和索引值。序号从1开始，依次加1。例如，用户输入50，则打印数组中索引值为0,50,100...1000的随机数。

程序运行示例：

请输入一个1-100之间的整数：50

序号  索引值  随机数

1   0   0.7401111577747908

2   50   0.47813945362377797

3   100   0.0955196970999117

......

20   950   0.0663529020200011

import tensorflow as tf
#import numpy as np
f=tf.random.set_seed(612)
f=tf.random.uniform([1,1000],minval=0,maxval=1,dtype=tf.float64)
#print(f)
n=eval(input('请输入一个1-100之间的整数：'))
if n>0 and n<101:
    print('序号 索引值 随机数')
    i=0
    j=0
    for i in range(1000):
        if i%n == 0:
            j=j+1
            print(j,i,f.numpy()[0][i])
else:
    print('输入错误！')

输入50

输入60