np.random.randn和np.random.randint什么区别
时间: 2024-06-16 12:02:58 浏览: 15
np.random.randn和np.random.randint是NumPy库中用于生成随机数的函数,它们的区别如下:
1. np.random.randn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。它可以接受一个或多个参数,表示生成随机数的维度。例如,np.random.randn(3, 4)将生成一个3行4列的二维数组,其中的元素都是服从标准正态分布的随机数。
2. np.random.randint函数用于生成指定范围内的整数随机数。它可以接受三个参数,分别表示生成随机数的最小值、最大值和维度。例如,np.random.randint(0, 10, (3, 4))将生成一个3行4列的二维数组,其中的元素都是0到9之间(包含0和9)的整数随机数。
总结起来,np.random.randn生成的是服从标准正态分布的随机数,而np.random.randint生成的是指定范围内的整数随机数。
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np.random.randn和np.random.rand和np.random.randint有啥区别和联系
np.random.randn() 是 numpy 库中的一个函数,用于生成符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的用法是 np.random.randn(shape),其中 shape 是一个表示矩阵形状的参数。
np.random.rand() 也是 numpy 库中的一个函数,用于生成在[0, 1)区间内均匀分布的随机数。它的用法是 np.random.rand(shape),其中 shape 同样是一个表示矩阵形状的参数。
与上述两个函数不同,np.random.randint() 是 numpy 库中用于生成随机整数的函数。它的用法是 np.random.randint(low, high, shape),其中 low 表示最小值(包含),high 表示最大值(不包含),shape 表示矩阵形状。
联系:这三个函数都可以生成随机数,但生成的分布和取值范围不同。np.random.randn() 和 np.random.rand() 生成的是浮点数,而 np.random.randint() 生成的是整数。np.random.randn() 生成的符合标准正态分布,np.random.rand() 生成的是均匀分布随机数,np.random.randint() 生成的是在给定范围内的随机整数。
np.random.randn和randint
np.random.randn和np.random.randint都是numpy库中用于生成随机数的函数。
np.random.randn函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。使用该函数可以返回一个或一组服从均值为0,标准差为1的正态分布的随机数。这些随机数的取值范围不受限制。在深度学习中,np.random.randn函数常用于初始化神经网络的权重和偏置。
np.random.randint函数用于生成一个或一组在指定范围内的随机整数。使用该函数可以返回一个整数值,范围是闭区间[low,high]。如果只提供一个参数,那么范围是[0,low]。np.random.randint函数常用于模拟随机事件或生成随机索引。
总结起来,np.random.randn用于生成服从标准正态分布的随机数,而np.random.randint用于生成在指定范围内的随机整数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.random.randn()、np.random.rand()、np.random.randint()的区别和用法](https://blog.csdn.net/u011919863/article/details/119724918)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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