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。

相关问题

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。

np.random.randint与np.random的区别

`np.random`是NumPy库中的一个模块，它提供了生成随机数的函数。而`np.random.randint`是`np.random`模块中的一个函数，它用于生成一组随机的整数。

具体的区别如下：

- `np.random`可以生成各种类型的随机数，包括整数、浮点数、布尔值等，而`np.random.randint`只能生成整数。
- `np.random`提供了更多的随机数生成函数，如`np.random.rand`、`np.random.randn`等，而`np.random.randint`只能生成整数随机数。
- `np.random`可以通过设置随机数种子来控制随机数的生成，而`np.random.randint`也支持这个特性。

总之，`np.random`是一个更加通用的随机数生成模块，而`np.random.randint`则是专门用于生成整数随机数的函数。