np.random.rand用法

np.random.rand()是numpy库中用于生成随机数的函数，它生成均匀分布的随机数。调用方式如下：

np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

其中d0, d1, ..., dn是生成数组的维度，如果省略则生成一个数。

例如，生成一个随机数：

x = np.random.rand()

生成一个3*4的数组

y = np.random.rand(3, 4)

相关问题

利用随机数np.random.rand()np.random.randn()np.random.randint()创建有4个元素的一维数组arr_b

在NumPy库中，有三个常用的方法用于生成随机数：

1. `np.random.rand()`: 这个函数返回均匀分布的浮点数数组，范围在[0, 1)之间。
2. `np.random.randn()`: 返回标准正态分布（平均值为0，标准差为1）的浮点数数组。
3. `np.random.randint()`: 生成指定范围内（包括左右端点）的整数。

如果你想要创建一个包含4个元素的一维数组，可以用以下方式分别使用这三个函数：

- 使用`np.random.rand()`:

arr_b_rand = np.random.rand(4)

- 使用`np.random.randn()`:

arr_b.randn = np.random.randn(4)

- 使用`np.random.randint(low, high, size=None)` (如果需要生成整数):

low = 0
high = 10  # 或者你想设定的其他整数上限
arr_b_int = np.random.randint(low, high+1, 4)  # +1是因为randint是左闭右开区间

以上都会生成一个长度为4的一维数组。

np.random.randn(100, 1) 和np.random.rand(100, 1)

np.random.randn(100, 1)和np.random.rand(100, 1)是numpy.random模块中生成随机数的两个函数。它们的用法和区别如下：

1. np.random.randn(100, 1)生成一个形状为(100, 1)的数组，数组中的元素是从标准正态分布中随机抽取的样本值。标准正态分布是指均值为0，方差为1的正态分布。这意味着生成的随机数大致符合正态分布的形状，且均值接近0，方差接近1[^1]。

示例代码如下：

import numpy as nparr1 = np.random.randn(100, 1)
print(arr1)

2. np.random.rand(100, 1)生成一个形状为(100, 1)的数组，数组中的元素是从0到1之间的均匀分布中随机抽取的样本值。均匀分布是指在指定的范围内，每个值出现的概率相等。因此，生成的随机数在0到1之间，且分布均匀。

示例代码如下：

import numpy as np

arr2 = np.random.rand(100, 1)
print(arr2)