np.random.rand跟randn的区别

`np.random.rand` 和 `np.random.randn` 都是 NumPy 库中用于生成随机数的方法，但在功能上有一些区别。

1. **`np.random.rand(n)`**:
- 这个函数生成的是均匀分布 (Uniform Distribution) 的随机数组，范围在 [0, 1) 内，即包含 0，但不包含 1。返回的是 n 维的一维数组，每个元素都是从这个范围内独立采样的。

2. **`np.random.randn(n)`**:
- 这个函数生成的是标准正态分布 (Normal Distribution with mean=0 and standard deviation=1) 的随机数组。也就是说，这些数值围绕着均值 0，按照标准差 1 的分布进行。同样返回的是 n 维的一维数组。

简而言之，`np.random.rand` 用于生成均匀分布的随机数，而 `np.random.randn` 则生成正态分布的随机数，常用于模拟统计学中的随机现象或者初始化神经网络的权重。

相关问题

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：

   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：

   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：

   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：

   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。

np.random.randn和np.random.rand和np.random.randint有啥区别和联系

np.random.randn() 是 numpy 库中的一个函数，用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的用法是 np.random.randn(shape)，其中 shape 是一个表示矩阵形状的参数。

np.random.rand() 也是 numpy 库中的一个函数，用于生成在[0, 1)区间内均匀分布的随机数。它的用法是 np.random.rand(shape)，其中 shape 同样是一个表示矩阵形状的参数。

与上述两个函数不同，np.random.randint() 是 numpy 库中用于生成随机整数的函数。它的用法是 np.random.randint(low, high, shape)，其中 low 表示最小值（包含），high 表示最大值（不包含），shape 表示矩阵形状。

联系：这三个函数都可以生成随机数，但生成的分布和取值范围不同。np.random.randn() 和 np.random.rand() 生成的是浮点数，而 np.random.randint() 生成的是整数。np.random.randn() 生成的符合标准正态分布，np.random.rand() 生成的是均匀分布随机数，np.random.randint() 生成的是在给定范围内的随机整数。