random.rand()

random.randn()是NumPy库中的一个函数，用于从标准正态分布中返回一个或多个样本值。

具体而言，当函数的括号内没有参数时，random.randn()会返回一个浮点数；当括号内有一个参数时，它会返回一个秩为1的数组，不能表示向量和矩阵；当括号内有两个或更多参数时，它会返回对应维度的数组，可以表示向量或矩阵。

下面是一些示例代码：

import numpy as np

# 返回一个浮点数
mat = np.random.randn()
print(mat)
print(type(mat))

# 返回一个秩为1的数组
mat = np.random.randn(2)
print(mat)
print(type(mat))

# 返回一个2x3的数组
mat = np.random.randn(3, 2)
print(mat)
print(type(mat))

通过运行这些代码，你可以看到random.randn()函数的不同用法和返回结果类型。

相关问题

random.rand

您的问题是关于生成随机数吗？如果是的话，您可以使用Python中的random模块来生成随机数。例如，要生成一个0到1之间的随机浮点数，您可以使用以下代码：

import random

x = random.random()
print(x)

如果您想生成一个特定范围内的随机整数，可以使用以下代码：

import random

x = random.randint(1, 10)
print(x)

这将生成一个1到10之间的随机整数。

np.random.rand,np.random.randn,np.random.random

`np.random.rand`, `np.random.randn`, 和 `np.random.random` 都是 NumPy 中用于生成随机数的函数：

1. `np.random.rand(size)`：生成一个给定形状（size）的浮点数数组，其值均匀分布在 `[0, 1)` 区间内。所有元素都是独立同分布（i.i.d.）的，即彼此之间相互独立，且服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

2. `np.random.randn(size)`：与 `rand` 类似，也是生成浮点数数组，但是其元素默认是标准正态分布的随机数，即均值为0，标准差为1。所以即使没有明确指定范围，生成的数也通常会被认为是在 [-3, 3] 左右的范围内。

3. `np.random.random(size)`：同样生成一个给定形状的浮点数数组，数组中的每一个元素都在 `[0, 1)` 范围内，与 `rand` 相似，也是 i.i.d. 的。

这些函数广泛应用于数据预处理、模拟实验等场景中，帮助创建随机样本。如果你需要生成特定范围内的非均匀分布随机数，可以结合其他技巧如 `a * rand() + b` 来调整生成值的范围。