我不确定。试试看：

s = np.random.uniform(-1, 1, size)

参考：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.uniform.html

我可以使用numpy.arange：

import numpy as np

print(np.arange(start=-1.0, stop=1.0, step=0.2, dtype=np.float))

step参数定义元素分布的大小和均匀性。

在您的解决方案中，np.random.rand(size)返回半开区间[0.0，1.0]中的随机浮点数
这意味着2 * np.random.rand(size) - 1返回半开区间[0，2）- 1：= [-1，1）中的数字，即包含-1但不包含1的范围。
如果这是你想做的，那么它是好的。
但是，如果你想生成开区间（-1，1）中的数字，即在-1和1之间，因此不包括或-1或1，我建议如下：

from numpy.random import default_rng
rg = default_rng(2)

size = (5,5)

rand_arr = rg.random(size)
rand_signs = rg.choice([-1,1], size)

rand_arr = rand_arr * rand_signs

print(rand_arr)

我已经使用了新的建议发电机每numpy，见链接https://numpy.org/devdocs/reference/random/index.html#quick-start

！00%工作代码：a=np.随机.均匀（-1，1）打印（a）