np.random.random和np.random

np.random.random和np.random都是NumPy库中的随机数生成函数。它们可以用来生成指定形状的随机数组。

np.random.random函数可以生成一个[0,1)之间的随机浮点数，其返回值是一个具有指定形状的数组。例如，如果我们使用np.random.random((2, 3))，将会得到一个形状为(2, 3)的二维数组，其中的元素为[0,1)之间的随机浮点数。

np.random函数是一个更通用的随机数生成函数，它可以根据指定的参数生成不同分布的随机数。它提供了一系列可用的子函数，比如np.random.randint用于生成随机整数，np.random.randn用于生成符合标准正态分布的随机数等。这个函数可以接受不同的参数来控制生成随机数的范围、分布等。

总之，np.random.random用于生成[0,1)之间的随机浮点数的数组，而np.random是一个更通用的随机数生成函数，可以生成不同分布的随机数。

相关问题

np.random.random和np.random.randn区别

np.random.random和np.random.randn都是numpy中用于生成随机数的函数，但它们的生成方式不同。

np.random.random用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数，生成的随机数服从均匀分布。该函数的参数是一个整数或一个元组，用于指定生成随机数的维度。

np.random.randn用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机浮点数，生成的随机数服从正态分布。该函数的参数也是一个整数或一个元组，用于指定生成随机数的维度。

简而言之，np.random.random生成的是均匀分布的随机数，而np.random.randn生成的是正态分布的随机数。

np.random.random和np.random的区别

`np.random.random` 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成一个大小为 `size` 的随机浮点数数组，这些浮点数在 `[0.0, 1.0)` 范围内均匀分布。例如：

import numpy as np

arr = np.random.random(size=(3, 3))
print(arr)

输出：

array([[0.69733488, 0.38846881, 0.78324915],
       [0.30495453, 0.93250477, 0.30398682],
       [0.42405034, 0.1179382 , 0.03842659]])

`np.random` 是 NumPy 库中的一个模块，其中包含了多种生成随机数的函数。这些函数包括：

- `rand()`：生成一个给定形状的随机浮点数数组，在 `[0.0, 1.0)` 范围内均匀分布。
- `randn()`：生成一个给定形状的随机浮点数数组，符合标准正态分布。
- `randint(low, high=None, size=None)`：生成一个给定形状的随机整数数组，在 `[low, high)` 范围内均匀分布。
- `random_integers(low, high=None, size=None)`：同上，但是包括 high。
- `random_sample(size=None)`：同 `random()`。
- `random(size=None)`：同 `rand()`。
- `choice(a, size=None, replace=True, p=None)`：从数组 `a` 中随机选取元素组成一个给定形状的数组。可以指定选取元素的概率分布 `p`，以及是否可以重复选取 `replace`。

所以，`np.random` 比 `np.random.random` 更加灵活，可以生成不同分布和类型的随机数。