randn和rand函数有何区别

randn和rand函数是两个常用的随机数生成函数，它们在生成随机数的方式和分布上有所不同。

1. randn函数是生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它返回的随机数是一个浮点数或者一个浮点数数组，取值范围在负无穷到正无穷之间，但大部分的随机数会集中在均值附近。

2. rand函数是生成服从均匀分布的随机数。它返回的随机数是一个浮点数或者一个浮点数数组，取值范围在0到1之间，且每个值出现的概率相等。

所以，区别主要在于生成的随机数的分布不同。randn生成的随机数更接近于正态分布，而rand生成的随机数更接近于均匀分布。

相关问题

randn和rand

randn和rand是两个在NumPy库中常用的随机数生成函数。

randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它返回一个或多个随机数，这些随机数是独立且在[-inf, inf]范围内的。例如，可以使用以下代码生成一个服从标准正态分布的随机数：

import numpy as np
random_number = np.random.randn()
print(random_number)

rand函数用于生成服从均匀分布的随机数。它返回一个或多个在[0, 1)范围内的随机数。例如，可以使用以下代码生成一个服从均匀分布的随机数：

import numpy as np

random_number = np.random.rand()
print(random_number)

需要注意的是，这里的np是NumPy库的别名，需要事先导入NumPy库才能使用这两个函数。

torch.randn和rand的区别

torch.randn是用于生成服从标准正态分布的随机数的函数，即均值为0，标准差为1的正态分布随机数。而torch.rand用于生成介于0和1之间的均匀分布随机数。

具体而言，torch.randn(size)会生成一个大小为size的张量，其中每个元素都是独立同分布的标准正态分布随机数（即均值为0，标准差为1）。而torch.rand(size)会生成一个大小为size的张量，其中每个元素都是介于0和1之间的均匀分布随机数。

因此，torch.randn和torch.rand的主要区别在于生成的随机数的分布不同。