np.random.rand(12)
时间: 2023-11-20 17:53:25 浏览: 23
np.random.rand(12)返回一个包含12个服从“0~1”均匀分布的随机样本值的一维数组。
```python
import numpy as np
print(np.random.rand(12))
# [0.12345678 0.23456789 0.34567891 0.45678901 0.56789012 0.67890123
# 0.78901234 0.89012345 0.90123456 0.01234567 0.12345678 0.23456789]
```
相关问题
np.random.rand,np.random.randn,np.random.random
`np.random.rand`, `np.random.randn`, 和 `np.random.random` 都是 NumPy 中用于生成随机数的函数:
1. `np.random.rand(size)`:生成一个给定形状(size)的浮点数数组,其值均匀分布在 `[0, 1)` 区间内。所有元素都是独立同分布(i.i.d.)的,即彼此之间相互独立,且服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)。
2. `np.random.randn(size)`:与 `rand` 类似,也是生成浮点数数组,但是其元素默认是标准正态分布的随机数,即均值为0,标准差为1。所以即使没有明确指定范围,生成的数也通常会被认为是在 [-3, 3] 左右的范围内。
3. `np.random.random(size)`:同样生成一个给定形状的浮点数数组,数组中的每一个元素都在 `[0, 1)` 范围内,与 `rand` 相似,也是 i.i.d. 的。
这些函数广泛应用于数据预处理、模拟实验等场景中,帮助创建随机样本。如果你需要生成特定范围内的非均匀分布随机数,可以结合其他技巧如 `a * rand() + b` 来调整生成值的范围。
np.random.random与np.random.rand区别
np.random.random和np.random.rand都是用于生成<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [numpy中的np.random.rand、np.random.randn、np.random.randint、np.random.uniform等用法](https://blog.csdn.net/qq_29983883/article/details/131143569)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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