np.random.randn(nuk,num)

时间: 2023-11-20 16:55:57 浏览: 22
`np.random.randn(nuk,num)`函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。其中,`nuk`和`num`分别表示生成的随机数的行数和列数。如果只输入一个参数,则默认生成一个一维数组。下面是一个例子: ```python import numpy as np # 生成一个2行3列的随机矩阵 arr = np.random.randn(2, 3) print(arr) ``` 输出: ``` [[-0.12345678 1.23456789 -0.98765432] [ 0.98765432 -0.98765432 0.12345678]] ```
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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。

python np.random.randn

引用中提到,np.random.rand()函数返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。而np.random.randn()函数则返回一个或一组服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机样本值。这意味着np.random.randn()生成的随机数集合更倾向于接近0,并且有更大的变化范围。以下是np.random.randn()函数的用法示例: import numpy as np print(np.random.randn()) # 0.9235103494934644 print(np.random.randn(1)) # [0.93220658] print(np.random.randn(2, 2)) """ [[-0.40534863 -1.27424401] [ 1.80697898 -0.540174 ]] """

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