2)当函数括号内有一个参数时,则返回秩为1的数组,不能表示向量和矩阵; 3)当函数括号内有两个及以上参数时,则返回对应维度的数组,能表示向量或矩阵; 4)np.random.standard_normal()函数与np.random.randn()类似,但是np.random.standard_normal()的输入参数为元组(tuple). 5)np.random.randn()的输入通常为整...
这两个函数可以互换使用,没有本质的区别。 总结 这三个函数的主要区别在于它们生成的随机数的分布类型不同: np.random.randn()生成服从标准正态分布的随机数; np.random.rand()和np.random.random()生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。 在实际应用中,我们需要根据具体的需求选择合适的函数来生成随机数。例如...
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...
一、np.random.rand()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。>>> import numpy as np >>> np.random.rand() 0.21844306516262169 >…
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""" 2 import numpy as np 3 print(np.random.randn(3,3)) 4 5 ""&quo
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中: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。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 1. np.random.rand() 语法: np.random.rand(d0,d1,d2……dn)
1)生成指定形状的0-1之间的随机数:np.random.random()和np.random.rand() array1=np.random.random((3)) display(array1) # --- array2=np.random.random((3,4)) display(array2) # --- array3=np.random.rand(3) display(array3) # --- array4=np.random.rand(2,3) display(array...
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np.random.rand()和np.random.randn()区别 区别: numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的从[0, 1)区间中随机返回一个值。 例子: 结果:...np.random.randn & np.random.rand numpy中有一些常用的用来...
官方:numpy.random.random - NumPy v1.22 Manual随机数种子:seed(s)s是给定的种子值,使用相同的随机数种子可以得到相同的随机数。 seed(0)① np.random.random(size=None)返回一个值在[0.0, 1.0)内的随机浮点数…