本文介绍如何在 python 中为每对上下界（low[i], high[i]）独立生成一个随机浮点数，最终构成长度为 4 的结果列表，替代 r 中 lapply 的惯用逻辑。
在 Python 中实现“对两个等长列表的对应元素分别采样”这一操作，核心在于逐元素配对 + 独立随机采样，而非计算笛卡尔积（即所有 low[i] 与所有 high[j] 的组合）。原答案中误用了 itertools.product，它会生成 4×4=16 个组合（如示例输出所示），这与用户需求——“四个随机值，第 i 个值落在 low[i] 到 high[i] 之间”——完全不符。正确做法是使用内置的 zip() 函数进行并行迭代，配合 random.uniform() 实现一一映射。
以下是推荐的简洁、高效且语义清晰的实现：
import random low = [-20.0, -10.0, 0.0, 0.0] high = [20.0, 10.0, 1.0, 0.7] # ✅ 正确：逐对采样，生成长度为 4 的列表 rands = [random.uniform(l, h) for l, h in zip(low, high)] print(rands) # 示例输出（每次运行不同）： # [-12.34, 5.67, 0.42, 0.29]
⚠️ 注意事项：random.uniform(a, b) 要求 a high[i]，将抛出 ValueError。建议提前校验或使用 min/max 安全包裹：random.uniform(min(l, h), max(l, h))若需整数（类似 random.randint），请改用 random.randint(int(l), int(h))，但注意浮点边界需先取整并确保下界 ≤ 上界。如需可复现结果，请在采样前调用 random.seed(42) 设置种子。
该模式高度契合 R 用户熟悉的 mapply(function(l, h) runif(1, l, h), low, high) 或 lapply(seq_along(low), function(i) runif(1, low[i], high[i])) 思维，是 Python 中函数式编程的自然表达。无需额外导入 itertools 或 numpy，标准库即可稳健完成任务。
