np.random.randn(3).shape是什么意思
时间: 2023-11-20 16:24:46 浏览: 137
np.random.randn(3).shape表示生成一个长度为3的一维数组,并返回该数组的形状(即维数)。因为np.random.randn()函数生成的是标准正态分布的随机数,所以np.random.randn(3)生成了3个符合标准正态分布的随机数,并返回的形状是(3,),即一个长度为3的一维数组。
相关问题
np.random.random()和np.random.randn
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。
np.random.randn和np.random.rand和np.random.randint有啥区别和联系
np.random.randn() 是 numpy 库中的一个函数,用于生成符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的用法是 np.random.randn(shape),其中 shape 是一个表示矩阵形状的参数。
np.random.rand() 也是 numpy 库中的一个函数,用于生成在[0, 1)区间内均匀分布的随机数。它的用法是 np.random.rand(shape),其中 shape 同样是一个表示矩阵形状的参数。
与上述两个函数不同,np.random.randint() 是 numpy 库中用于生成随机整数的函数。它的用法是 np.random.randint(low, high, shape),其中 low 表示最小值(包含),high 表示最大值(不包含),shape 表示矩阵形状。
联系:这三个函数都可以生成随机数,但生成的分布和取值范围不同。np.random.randn() 和 np.random.rand() 生成的是浮点数,而 np.random.randint() 生成的是整数。np.random.randn() 生成的符合标准正态分布,np.random.rand() 生成的是均匀分布随机数,np.random.randint() 生成的是在给定范围内的随机整数。
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