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)之间。
np.random.rand 用于均匀分布(在半开区间 [0.0, 1.0)) np.random.randn 用于标准正态(又名高斯)分布(均值为 0,方差为 1) 您可以很容易地直观地探索这两者之间的差异: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt sample_size = 100000 uniform = np.random.rand(sample_size) normal = np.rando...
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中。 2、代码示例 import numpy as np arr1 = np.random.randn(1,10) print("np.random.randn结果如下:") print(arr1) print('***') print("np.random.rand结果如下:") arr2 = np.random.rand(1,10) print(arr2) 代码结果如...
numpy.random.rand()产生从[ 0 , 1 ) [0,1)[0,1)之间的随机数,没有负值。 numpy.random.randn()产生服从正态分布的随机数,会出现负值。 深度学习中的parameters是可能会有负值的,所以我们不使用numpy.random.rand()。
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:通过本函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。 特点: 标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。对应的正态分布曲线如下所示,即: ...
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...
numpy.random.randn()与numpy.random.rand()在numpy库中都用于生成随机数，二者在外观上相似，但实际应用中功能差异显著。1、功能差异：2、代码示例：代码执行结果：
1. np.random.rand()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...
numpy.random的模块简介 1.随机数生成函数(Random Number Generation Functions): 这个模块包含了用于生成随机数的基本函数,如rand()、randn()、randint()等。 例如,rand()生成0到1之间均匀分布的随机数,randn()生成标准正态分布的随机数,randint()生成整数随机数。
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: AI检测代码解析 ...