np.randn和rand
时间: 2023-09-30 07:10:53 浏览: 52
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。
相关问题
np.random.randn和rand
np.random.randn和np.random.rand是NumPy库中用于生成随机数的函数。它们有以下几点区别:
1. np.random.randn生成满足标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数,可以接受多个参数作为维度,并返回相应维度的数组。例如,np.random.randn(2, 4)将返回一个2行4列的数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的数值。
2. np.random.rand生成[0, 1)之间的随机数,可以接受多个参数作为维度,并返回相应维度的数组。例如,np.random.rand(2, 4)将返回一个2行4列的数组,数组中的每个元素都是从[0, 1)之间均匀分布随机抽取的数值。
综上所述,np.random.randn生成满足标准正态分布的随机数,而np.random.rand生成[0, 1)之间的随机数。它们在应用上有一些差异,具体使用哪一个取决于需要生成的随机数的性质和用途。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38546622/13706514)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [numpy.random.randn()和rand()用法](https://blog.csdn.net/xjp_xujiping/article/details/98075609)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
np.random.rand和np.random.randn区别和用法
`np.random.rand`和`np.random.randn`都是NumPy库中的随机数生成函数,但它们在生成随机数的方式和用法上有所不同。
1. `np.random.rand`函数生成指定形状的在[0, 1)范围内均匀分布的随机样本。其使用方法如下:
```python
np.random.rand(d0, d1, ..., dn)
```
其中,d0, d1, ..., dn表示生成随机数的数组的维度。函数返回一个具有指定形状的数组,数组中的每个元素都是在[0, 1)范围内的随机数。例如:
```python
np.random.rand(3, 2)
```
可以生成一个3行2列的数组,其中的元素都是在[0, 1)范围内的随机数。
2. `np.random.randn`函数生成指定形状的标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机样本。其使用方法如下:
```python
np.random.randn(d0, d1, ..., dn)
```
其中,d0, d1, ..., dn表示生成随机数的数组的维度。函数返回一个具有指定形状的数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。例如:
```python
np.random.randn(3, 2)
```
可以生成一个3行2列的数组,其中的元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的随机数。
总结来说,`np.random.rand`生成的是均匀分布的随机数,而`np.random.randn`生成的是标准正态分布的随机数。在使用时,需要根据具体需求选择合适的随机数生成函数。