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...
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()的输入通常为整数,但是如果为浮点数,则会自动直接截断转换为整数。 作用: 通过本函数可以...
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 ...
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 >…
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...
两个函数和np.random.random_sample功能一样的。慕慕9414451 2018-02-05 07:22:27 源自:3-8 Numpy中的聚合运算 1080 分享 收起 1回答 liuyubobobo 2018-02-05 07:29:11 是的哦。他们没有区别。同时,ranf和sample函数也和他们是一样的。本质上,他们其实都是random_sample的别名:) 2 回复 ...
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)
np.random.rand()或random.random()是用于生成随机数的函数。这两个函数可以用于生成0到1之间的均匀分布的随机数。 np.random.rand()是NumPy库中的函数,...
1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，...
numpy.random.randn()与rand()的区别【转】,numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中。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)的随机样本位于[0,1)中。代码:importnumpya