语法: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...
random_array = np.random.randn(3, 2) print(random_array) 这将生成一个3行2列的二维数组,每个元素都是从标准正态分布中抽取的随机数。除了标准正态分布,你还可以使用np.random.randn生成其他类型的数据,如整数或字符串等。例如: 生成指定范围内的随机整数: import numpy as np random_integer = np.random...
3. np.random.rand(d0, d1, …, dn):返回一个或一组浮点数,范围在[0, 1)之间 4. np.random.normal(loc=a, scale=b, size=()):返回满足条件为均值=a, 标准差=b的正态分布(高斯分布)的概率密度随机数 5. np.random.randn(d0, d1, … dn):返回标准正态分布(均值=0,标准差=1)的概率密度随...
2. np.random.randn() 语法: 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n...
np.random.rand(4,3) #生成4行3列的数组,数组中内一个元素都是[0,1)间的随机数 np.random.random() 生成指定维度的[0,1)间的随机数 np.random.random([4,3]) #生成4行3列的数组,数组中内一个元素都是[0,1)间的随机数,等同于np.random.rand(); np.random.randn() 生成的随机数服从正态分布...
import numpy as np >>> np.random.rand(10) array([ 0.89103033, 0.60550521, 0.13856488, 0.57468244, 0.370697 , 0.31823162, 0.58358377, 0.97177935, 0.76400592, 0.11269547]) 2、np.random.randn该函数返回一个样本,具有标准正态分布。 >>> np.random.randn(10) ...
import random import numpy as np import pandas as pd 一、random模块 Python中的random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。 random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 我们可以模仿多次,每次生成的结果是不同的: random.random() ...
np.random.randn()该函数和rand()函数比较类似，只不过运用该函数之后返回的结果是服从均值为0，方差为1的标准正态分布，而不是局限在0-1之间，也可以为负值，因为标准正态分布的曲线是关于x轴对阵的。其括号内的参数如果不指定，那么生成的是一个浮点型的数；如果指定一个数，那么生成的是一个numpy.ndarray类型...
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...