np.random.rand()函数
时间: 2023-11-20 17:48:44 浏览: 32
np.random.rand()函数是一个用于生成服从0~1均匀分布的随机样本值的函数。它的返回值是一个或一组随机样本值,取值范围是[0,1),不包括1。该函数可以接受多个参数,用于指定生成随机样本值的维度。例如,np.random.rand(2,3)可以生成一个2行3列的随机矩阵。这个函数在深度学习中的Dropout正则化方法中经常被用来生成dropout随机向量。例如,你可以用np.random.rand(al.shape, al.shape) < keep_prob来生成一个与al形状相同的dropout随机向量,其中keep_prob表示保留神经元的比例。
相关问题
np.random.rand函数的用法
np.random.rand函数用于生成一个或多个服从“0~1”均匀分布的随机样本值,返回值是一个ndarray数组。该函数的语法格式如下:
```python
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)
```
其中,d0, d1, ..., dn是生成的随机数的维度,可以是整数或整数元组。如果没有参数,则返回单个随机浮点数。
以下是一些使用np.random.rand函数生成随机数的例子:
```python
import numpy as np
# 生成一个随机浮点数
rand_num = np.random.rand()
print(rand_num) # 输出:0.123456789
# 生成一个1维数组,包含5个随机浮点数
rand_arr = np.random.rand(5)
print(rand_arr) # 输出:[0.12345679 0.2345679 0.34567801 0.45678902 0.56789013]
# 生成一个2维数组,包含3行4列的随机浮点数
rand_arr_2d = np.random.rand(3, 4)
print(rand_arr_2d)
# 输出:
# [[0.12345679 0.2345679 0.34567801 0.45678902]
# [0.56789013 0.67890124 0.78901235 0.89012346]
# [0.90123457 0.01234568 0.12345679 0.2345679 ]]
```
np.random.rand
np.random.rand是NumPy库中的一个函数,用于生成指定形状的随机数组。它返回一个在[0, 1)范围内均匀分布的随机样本,样本的形状由参数指定。
具体来说,np.random.rand函数的用法如下:
```python
np.random.rand(d0, d1, ..., dn)
```
其中d0, d1, ..., dn表示生成随机数组的维度。
下面是一些示例:
```python
import numpy as np
# 生成一个形状为(3, 3)的随机数组
arr1 = np.random.rand(3, 3)
print(arr1)
# 生成一个形状为(2, 4, 3)的随机数组
arr2 = np.random.rand(2, 4, 3)
print(arr2)
```
输出:
```
[[0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]
[0.45678901 0.56789012 0.67890123]
[0.78901234 0.89012345 0.90123456]]
[[[0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]
[0.45678901 0.56789012 0.67890123]
[0.78901234 0.89012345 0.90123456]
[0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]]
[[0.45678901 0.56789012 0.67890123]
[0.78901234 0.89012345 0.90123456]
[0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]
[0.45678901 0.56789012 0.67890123]]]
```
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