random.sample和np.random.sample的不同

random.sample是Python的标准库中的函数，用于从一个序列中随机选取指定数量的元素，返回一个列表。np.random.sample是numpy的函数，用于从一个均匀分布中随机选取指定数量的元素，返回一个numpy数组。两者的主要区别在于random.sample是从给定的序列中进行随机抽样，而np.random.sample是从均匀分布中进行随机抽样。此外，np.random.sample还有其他参数，如随机数的范围等。

相关问题

np.random.sample用法

`np.random.sample` 是 NumPy 库中的一个生成随机数的函数，用于生成指定形状的随机浮点数数组。它的用法如下：

np.random.sample(size=None)

其中，`size` 是一个整数或元组，用于指定生成的随机数组的形状。如果不指定，则返回一个随机浮点数。

例如，生成一个形状为 (3, 4) 的随机数组：

import numpy as np

arr = np.random.sample((3, 4))
print(arr)

输出：

[[0.45282486 0.57440433 0.37158526 0.00205376]
 [0.50230489 0.45434191 0.36452289 0.9817221 ]
 [0.64320646 0.67572742 0.19294672 0.1892035 ]]

注意，`np.random.sample` 函数生成的随机浮点数都在 [0, 1) 范围内，并且是均匀分布的。如果需要生成其他分布的随机数，可以使用其他 NumPy 函数，如 `np.random.normal`、`np.random.uniform` 等。

np.random.rand与np.random.random_sample差别

np.random.rand和np.random.random_sample都是NumPy库中用于生成随机数的函数，它们之间的差别在于参数的不同。

np.random.rand函数用于生成指定形状的随机数数组，参数是以逗号分隔的整数或整数元组，表示生成数组的形状。这个函数返回一个在[0, 1)范围内均匀分布的随机数数组。

np.random.random_sample函数也用于生成指定形状的随机数数组，参数同样是以逗号分隔的整数或整数元组。这个函数返回一个在[0, 1)范围内均匀分布的随机数数组。

两者的功能和结果是相同的，只是函数名不同。你可以根据个人喜好选择使用其中之一。