np.random.random()和np.random.randn
时间: 2023-10-31 16:54:38 浏览: 45
np.random.random()和np.random.randn()是NumPy库中用于生成随机数的函数。它们的作用和使用方法略有不同。
np.random.random()函数用于生成服从“0~1”均匀分布的随机样本值。该函数的语法为np.random.random(d0,d1,d2……dn),可以返回一个或一组服从均匀分布的随机样本值。这些随机样本的取值范围是[0,1),不包括1。在深度学习的Dropout正则化方法中,np.random.random()函数常用于生成dropout随机向量。例如,可以使用如下语句生成一个与数组al相同形状的dropout随机向量:dl = np.random.random(al.shape) < keep_prob。
np.random.randn()函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。该函数的语法为np.random.randn(d0,d1,d2……dn),可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。标准正态分布是以0为均值、以1为标准差的正态分布。在生成多维数组时,可以通过传入多个参数来指定数组的维度。需要注意的是,当函数没有参数时,返回一个浮点数;当函数有一个参数时,返回一个秩为1的数组;当函数有两个及以上参数时,返回对应维度的数组。在实际应用中,np.random.randn()函数常用于生成服从正态分布的随机数据。
总结:np.random.random()函数用于生成服从均匀分布的随机样本值,而np.random.randn()函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。
相关问题
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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np.random.randn和rand
np.random.randn和np.random.rand是NumPy库中用于生成随机数的函数。它们有以下几点区别:
1. np.random.randn生成满足标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数,可以接受多个参数作为维度,并返回相应维度的数组。例如,np.random.randn(2, 4)将返回一个2行4列的数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的数值。
2. np.random.rand生成[0, 1)之间的随机数,可以接受多个参数作为维度,并返回相应维度的数组。例如,np.random.rand(2, 4)将返回一个2行4列的数组,数组中的每个元素都是从[0, 1)之间均匀分布随机抽取的数值。
综上所述,np.random.randn生成满足标准正态分布的随机数,而np.random.rand生成[0, 1)之间的随机数。它们在应用上有一些差异,具体使用哪一个取决于需要生成的随机数的性质和用途。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38546622/13706514)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [numpy.random.randn()和rand()用法](https://blog.csdn.net/xjp_xujiping/article/details/98075609)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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