np.random.random与np.random.rand区别

np.random.random和np.random.rand都是用于生成<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [numpy中的np.random.rand、np.random.randn、np.random.randint、np.random.uniform等用法](https://blog.csdn.net/qq_29983883/article/details/131143569)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

np.random.randint()和np.random.random()和np.random.rand()有什么区别

`numpy.random.randint()`、`numpy.random.random()` 和 `numpy.random.rand()` 都是 Python 的 NumPy 库中用于生成随机数的函数，它们的主要区别在于生成的结果类型和范围：

1. `numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')`: 这个函数生成指定范围内（包括 low 和 high）的整数随机数组。low 是包含在内的最小值，high 是不包含在内的最大值。如果没有提供高，那么默认从 0 开始。size 参数指定数组的大小，dtype 可以选择生成的随机数的数据类型。

2. `numpy.random.random(size=None)`: 这个函数生成的是 0 到 1 (含 0 不含 1) 之间的浮点数均匀分布的随机数组。size 确定数组的形状。

3. `numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)`: 类似于 `random.random()`, 但它接受多个参数生成多维数组，每个维度的长度由传入的参数决定。返回的也是 0 到 1 之间均匀分布的浮点数。

np.randomg.uniform() np.random.rand() np.random.randn() np.random.randint()哪个返回值不是浮点数

np.random.randint()返回的是整数，不是浮点数。

np.random.uniform()函数的作用是返回一个或一组服从指定范围内均匀分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的范围和形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个[0, 1)之间的随机浮点数
print(np.random.uniform())

# 返回一个[0, 10)之间的随机浮点数
print(np.random.uniform(0, 10))

# 返回一个形状为(2, 3)的随机浮点数数组
print(np.random.uniform(size=(2, 3)))

np.random.rand()函数的作用与np.random.uniform()函数类似，也是返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个[0, 1)之间的随机浮点数
print(np.random.rand())

# 返回一个形状为(1,)的随机浮点数数组
print(np.random.rand(1))

# 返回一个形状为(2, 2)的随机浮点数数组
print(np.random.rand(2, 2))

np.random.randn()函数的作用是返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个服从标准正态分布的随机浮点数
print(np.random.randn())

# 返回一个形状为(1,)的服从标准正态分布的随机浮点数数组
print(np.random.randn(1))

# 返回一个形状为(2, 2)的服从标准正态分布的随机浮点数数组
print(np.random.randn(2, 2))