np.random.rand()和np.random.uniform()的区别

np.random.rand()和np.random.uniform()都是用于生成随机数的函数，但它们有一些区别。

np.random.rand()函数生成一个指定形状的数组，数组中的元素是在[0, 1)之间均匀分布的随机数。它接受一个或多个参数来指定数组的形状，例如np.random.rand(3, 2)将生成一个3行2列的数组。

np.random.uniform()函数也生成一个指定形状的数组，但它生成的随机数是在指定的范围内均匀分布的。它接受三个参数：low、high和size。其中，low和high分别指定了随机数的范围，size用于指定数组的形状。例如，np.random.uniform(0, 1, (3, 2))将生成一个3行2列的数组，其中的元素是在[0, 1)之间均匀分布的随机数。

总结一下：
- np.random.rand()生成[0, 1)之间均匀分布的随机数。
- np.random.uniform()生成指定范围内均匀分布的随机数。

相关问题

np.randomg.uniform() np.random.rand() np.random.randn() np.random.randint()哪个返回值不是浮点数

np.random.randint()返回的是整数，不是浮点数。

np.random.uniform()函数的作用是返回一个或一组服从指定范围内均匀分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的范围和形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个[0, 1)之间的随机浮点数
print(np.random.uniform())

# 返回一个[0, 10)之间的随机浮点数
print(np.random.uniform(0, 10))

# 返回一个形状为(2, 3)的随机浮点数数组
print(np.random.uniform(size=(2, 3)))

np.random.rand()函数的作用与np.random.uniform()函数类似，也是返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个[0, 1)之间的随机浮点数
print(np.random.rand())

# 返回一个形状为(1,)的随机浮点数数组
print(np.random.rand(1))

# 返回一个形状为(2, 2)的随机浮点数数组
print(np.random.rand(2, 2))

np.random.randn()函数的作用是返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个服从标准正态分布的随机浮点数
print(np.random.randn())

# 返回一个形状为(1,)的服从标准正态分布的随机浮点数数组
print(np.random.randn(1))

# 返回一个形状为(2, 2)的服从标准正态分布的随机浮点数数组
print(np.random.randn(2, 2))

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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