np.random.randn里面有 0
时间: 2024-06-16 14:07:10 浏览: 13
np.random.randn函数是NumPy库中的一个函数,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整数作为参数,用于指定生成随机数的维度。如果参数为0,则会返回一个空数组。
相关问题:
1. NumPy库是什么?
2. 什么是标准正态分布?
3. 如何使用np.random.randn函数生成随机数?
4. np.random.randn函数还有哪些参数可以使用?
相关问题
np.random.random和np.random.randn区别
np.random.random和np.random.randn都是numpy中用于生成随机数的函数,但它们的生成方式不同。
np.random.random用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数,生成的随机数服从均匀分布。该函数的参数是一个整数或一个元组,用于指定生成随机数的维度。
np.random.randn用于生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机浮点数,生成的随机数服从正态分布。该函数的参数也是一个整数或一个元组,用于指定生成随机数的维度。
简而言之,np.random.random生成的是均匀分布的随机数,而np.random.randn生成的是正态分布的随机数。
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。
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