random.randn()函数可以帮助我们生成符合标准正态分布的随机数,方便我们进行这些操作。 总结 random模块是Python中非常实用的一个模块,它提供了多种生成随机数的函数,可以满足我们在不同场景下的需求。其中,random.randn()函数是一个非常常用的函数,用于生成服从标准正态分布的随机数。通过深入了解这个函数的原理和使用...
二. np.random.randn()函数 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(...
5. np.random.randn() - 返回标准正态分布的概率密度随机数 # np.random.randn(d0, d1, ... dn): 返回标准正态分布(均值=0,标准差=1)的概率密度随机数, x = np.random.randn() y = np.random.randn(3) z = np.random.randn(2, 2) print(x, type(x)) print(y, type(y)) print(z, ...
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...
random模块和numpy.random.randn函数都是Python中常用的生成随机数的方法。random模块提供了更多的随机数生成功能,适用于各种简单的随机数需求。而numpy.random.randn则专注于生成符合标准正态分布的随机数,适用于统计分析、数据科学等领域。 在实际编程中,我们可以根据具体需求选择合适的随机数生成方法。需要注意的是,生成...
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() 0.581733668489196 >>> np.random.rand(1) array([0.27682255]) >>> np.random.rand(...
np.random.randn(2,4); # 返回[2,4]的数组,数组中的元素符合正态分布 np.random.randint(low,high,size=none,dtype=‘I’) 范围为[low,high),dtype默认为int >>> np.random.randint(1,size=5): # 返回[0,1)之间的随机整数,尺寸为5,因此只有0 ...
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...
print(np.random.randn(3,3)) """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""" import numpy as np train_x = np.random.rand(1000,72)