random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。如果a < b,则生成的随机数n: 。如果 a >b, 则 。 random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围...
np.random.randn(d0,d1,d2……dn) 1)当函数括号内没有参数时,则返回一个浮点数; 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.r...
random.random() 0.23796462709189137 np.random模块 在numpy中同样也有一个random能够用于生成各种随机数据,同时也能够用于数据的随机采样 np.random.rand() 生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数,输入参数为维度 np.random.rand(3) # 一维 array([0.56316478, 0.19472655, 0.77416481]) np.random.rand(3,2) #...
numpy.random.randn(d0,d1,…,dn):创建一个指定形状的数组,并按照标准正态分布用随机值填充它。 如果提供了正参数,则randn会生成一个形状为(d0,d1,…,dn)的数组,其中填充了从均值0和方差1的单变量“normal”(Gaussian)分布采样的随机浮点数(如果d_i中的任何一个为浮点数,它们首先通过截断转换为整数)。如果...
np.random.randn(d0,d1,d2……dn) 1)当函数括号内没有参数时,则返回一个浮点数; 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....
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:通过本函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。
在Python的NumPy库中,np.random.randn函数用于生成标准正态分布的随机数。标准正态分布也称为高斯分布,其均值为0,标准差为1。以下是np.random.randn的基本用法: 生成单个随机数: import numpy as np random_number = np.random.randn() print(random_number) 这将生成一个0到1之间的随机数。 生成一个随机数组...
np.random.rand()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。 np.random.randn()返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。 俩者用法相同。 1、 x_data = np.random.rand(5).astype(np.float32) ...
使用np.random.randn()函数时，应注意其参数的使用。当函数括号内无参数时，会返回一个浮点数。若有一个参数，将返回一个秩为1的数组，但不能表示向量或矩阵。当有多个参数时，返回的数组将对应于给定的维度，能够表示向量或矩阵。此外，np.random.standard_normal()与np.random.randn()功能相似，但...
np.random.randn()是通过 Box-Muller 转换算法产生符合标准正态分布的随机数。Box-Muller 转换算法是通过两个独立但服从相同分布的随机变量的变换得到一个新的服从正态分布的随机变量。 参数 np.random.randn()函数没有任何参数,调用时可以不加任何参数直接使用。