np.random.rand()和np.random.randn()有什么区别?
时间: 2023-11-20 11:52:44 浏览: 41
np.random.rand()和np.random.randn()都是numpy中用于生成随机数的函数,但它们生成的随机数有所不同。
np.random.rand()生成的随机数服从“0~1”均匀分布,即生成的随机数在[0,1)之间,且每个数出现的概率相等。
np.random.randn()生成的随机数则是从标准正态分布中返回一个或多个样本值,即生成的随机数符合正态分布,且均值为0,标准差为1。
因此,两者生成的随机数的分布不同,应根据具体需求选择使用哪个函数。
相关问题
np.random.rand和np.random.randn区别和用法
`np.random.rand`和`np.random.randn`都是NumPy库中的随机数生成函数,但它们在生成随机数的方式和用法上有所不同。
1. `np.random.rand`函数生成指定形状的在[0, 1)范围内均匀分布的随机样本。其使用方法如下:
```python
np.random.rand(d0, d1, ..., dn)
```
其中,d0, d1, ..., dn表示生成随机数的数组的维度。函数返回一个具有指定形状的数组,数组中的每个元素都是在[0, 1)范围内的随机数。例如:
```python
np.random.rand(3, 2)
```
可以生成一个3行2列的数组,其中的元素都是在[0, 1)范围内的随机数。
2. `np.random.randn`函数生成指定形状的标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机样本。其使用方法如下:
```python
np.random.randn(d0, d1, ..., dn)
```
其中,d0, d1, ..., dn表示生成随机数的数组的维度。函数返回一个具有指定形状的数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。例如:
```python
np.random.randn(3, 2)
```
可以生成一个3行2列的数组,其中的元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的随机数。
总结来说,`np.random.rand`生成的是均匀分布的随机数,而`np.random.randn`生成的是标准正态分布的随机数。在使用时,需要根据具体需求选择合适的随机数生成函数。
np.random.rand和 np.random.randn的区别
`np.random.rand`和`np.random.randn`都是numpy库中用于生成随机数的函数,不同点在于它们生成随机数的方式不同。
`np.random.rand`生成的是[0,1)之间均匀分布的随机数,参数为各维度的长度,例如`np.random.rand(2, 3)`生成一个2行3列的矩阵,元素值在[0,1)之间均匀分布。
`np.random.randn`生成的是标准正态分布(即均值为0,方差为1)的随机数,参数为各维度的长度,例如`np.random.randn(2, 3)`生成一个2行3列的矩阵,元素值符合标准正态分布。
需要注意的是,两者生成的随机数类型都是浮点数。
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