randn和rand
时间: 2023-09-30 18:10:53 浏览: 49
randn和rand是两个在NumPy库中常用的随机数生成函数。
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。它返回一个或多个随机数,这些随机数是独立且在[-inf, inf]范围内的。例如,可以使用以下代码生成一个服从标准正态分布的随机数:
```python
import numpy as np
random_number = np.random.randn()
print(random_number)
```
rand函数用于生成服从均匀分布的随机数。它返回一个或多个在[0, 1)范围内的随机数。例如,可以使用以下代码生成一个服从均匀分布的随机数:
```python
import numpy as np
random_number = np.random.rand()
print(random_number)
```
需要注意的是,这里的np是NumPy库的别名,需要事先导入NumPy库才能使用这两个函数。
相关问题
np.randn和rand
np.randn和np.rand是NumPy库中的两个随机数生成函数。
np.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来指定生成的随机数的维度。例如,可以使用以下代码生成一个服从标准正态分布的随机数:
```python
import numpy as np
random_numbers = np.random.randn(3, 4) # 生成一个3x4的矩阵
print(random_numbers)
```
np.rand函数用于生成服从均匀分布的随机数。与np.randn不同,np.rand只接受一个参数来指定生成的随机数的维度。例如,可以使用以下代码生成一个服从均匀分布的随机数:
```python
import numpy as np
random_numbers = np.random.rand(5) # 生成一个包含5个元素的数组
print(random_numbers)
```
需要注意的是,这里的np是NumPy库的别名,需要事先导入NumPy库才能使用这两个函数。
matlab中randn和rand
在MATLAB中,rand和randn是两个用于生成伪随机数的函数。它们的区别在于生成的随机数的分布不同。rand函数生成的是在区间[0,1]上均匀分布的随机数,而randn函数生成的是符合标准正态分布的随机数。[1]
为了得到不同的伪随机序列,可以使用rand和randn函数的第一个参数method来设置随机数发生函数的状态。其中,'twister'方法产生的伪随机序列重复周期最长,也是MATLAB 7.4及更高版本的默认方法。其他可选的method值包括'state'和'seed'。[2]
有时候,我们希望每次运行得到的伪随机序列都不一样,这样看起来更像真正的随机数。在rand的帮助文档中,给出了一个示例方案:rand('twister',sum(100*clock))。这个方案的思路是将状态值设置为时变的,其中clock函数返回一个反映当前时间的1x6数组[年,月,日,时,分,秒]。注意,sum(100*clock)一般不是整数,但这个例子在运行时没有问题。[3]