np.random.randn()函数可以生成一维或多维的数组,数组的形状由传入的参数决定。 例如,np.random.randn(3, 4)将生成一个3行4列的二维数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。 np.random.rand() np.random.rand()函数用于生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。这个函数也可以生成一维或多维的...
rand_num = np.random.randn() print(rand_num) # 生成一个3x3的二维数组,包含标准正态分布的随机浮点数 rand_array = np.random.randn(3, 3) print(rand_array) # 生成一个[0, 10)范围内的整数随机数 rand_int = np.random.randint(0, 10) print(rand_int) # 生成一个1x5的一维数组,包含[0, ...
np.random.rand(2 , 5) 可以生成一个随 机的 2 行 5 列 的数组,数组的每个元素值都在 [0 ,1] 之间。 A. 对 B. 错 相关知识点: 试题来源: 解析 A. 对:函数np.random.rand(2, 5)可以生成一个随机的2行5列的数组。 B. 错:函数np.random.rand(2, 5)生成的数组的每个元素值都在[0...
import numpy as np arr1 = np.random.rand() arr2 = np.random.rand(3) arr3 = np.random.rand(2,2) print("【显示】arr1:\n",arr1) print("【显示】arr2:\n",arr2) print("【显示】arr3:\n",arr3) A选项:0,3,2 B选项:0,1,2 C选项:1,3,4 D选项:0,3,4 正确答案是:C 图1...
numpy.random.rand(d1,d2,d3...dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。 AI检测代码解析 >>>import numpy as np >>>np.random.rand(10) #生成shape = 10 的一维随机数组 Out[1]: array([ 0.7154292 , 0.65042837, 0.99854959, 0.1219843 , 0.8993502 , ...
np.random.rand()函数用于生成在区间[0,1)上服从均匀分布的随机数。该函数能产生一个或多个随机样本值，这些值位于0到1之间，但不包含1。相比之下，np.random.randn()函数则用于生成遵循标准正态分布的随机样本。标准正态分布的均值为0，标准差为1。此函数返回一个或多个随机样本，其分布符合标准...
np.random.rand()函数的功能是() A. 返回[0,1)内的浮点数 B. 返回(0,1)内的浮点数 C. 返回[0,1]内的浮点数 D. 返回(0,
(2) np.random.rand()函数 语法: np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注:使用方法与np.random.randn()函数相同 作用: 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1。 应用:在深度学习的Dropout正则化方法中,可以用于生成dropout随机向量(dl),例如(keep...
1"""生成3×3的数组,随机数服从N(0,1)的正态分布,即n指normal"""2importnumpy as np3print(np.random.randn(3,3))45"""生成1000×72的数组,0-1之间的均匀分布,random.rand(a,b)与而random.random((a,b))作用一样,但是rand后跟元素的格式,而random后跟元组的格式"""6importnumpy as np7train_x...
生成一个指定范围内的多个随机整数: rand_arr = np.random.randint(1, 10, size=5) print(rand_arr) 输出:一个包含5个1-9之间的随机整数的一维数组 生成一个指定形状的随机整数数组: rand_arr = np.random.randint(1, 10, size=(2, 3)) print(rand_arr) 输出:一个2行3列的随机整数数组,数组元...