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内的整数。其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随...
在randn函数中,参数num表示生成随机数的数量。即生成的随机数是一个长度为num的列表或数组。 【2.取值范围的限制】 um的取值范围通常没有严格的限制,但建议控制在1~1000之间,以保证计算效率和精度。过大的num值可能导致计算时间较长,而实际应用中,通常不需要生成过多的随机数。 【三、应用场景举例】 以下是一个...
该函数接受以下参数: d0, d1, …, dn : int,可选,默认为None指定结果的维度,如果只有一个参数,则返回标量,如果有多个参数,则返回ndarray对象,其维度由参数指定。 size : int or tuple of ints,可选,默认为None输出大小,如果没有指定,则以默认维度返回值。 loc : float,可选,默认为0正态分布的均值,即...
np.random.rand\randn\randint等参数 a = np.random.rand(5,1)#np.random.rand根据指定维数生成0-1分布的数据b = np.random.randn(5,1)#np.random.randn根据指定维数生成符合正态分布的数据c = np.random.randint(1,3,(5,1))#np.random.randint(low,high,(维数)),其中low可取,high不可取a,b,c (...
产生随机数rand和randn中的“state”、“seed”和"twister"参数 众所周知,Matlab中的rand()函数产生的是伪随机数,但一般用来也可以接受。但是,如果我们知道伪随机数的初始状态,那么产生的伪随机数是唯一确定的。问题来了,Matlab每次启动会重置rand()和randn()的初始状态(重置为0),也就是说,你产生的随机数会出现...
"torch.randn()"是PyTorch库中的一个函数,用于生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的参数可以控制生成随机数的形状(大小)。 参数的形式为torch.randn(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)。
randn() 函数用于生成一个随机的正态分布数值。正态分布,又称为高斯分布,是一种常见的概率分布,其分布图象呈钟形,具有一个对称轴。在 NumPy 中,randn() 函数可以生成一个 0 到 1 之间的随机数,表示一个正态分布的数值。 需要注意的是,randn() 函数需要一个参数——seed。seed 表示随机数生成器的种子,用...
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（1）rand 生成均匀分布的伪随机数。分布在（0~1）之间主要语法：rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数，rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以是'single'， rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪随机数。（2）randn 生成标准正...