np.random参数

np.random是NumPy库中用于生成随机数的模块。它提供了多种函数和方法来生成不同分布的随机数。下面是一些常用的np.random函数和参数的介绍：

1. np.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成指定维度的[0, 1)之间均匀分布的随机数。

2. np.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成指定维度的标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。

3. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)：生成指定范围内的整数随机数。low为下界（包含），high为上界（不包含）。

4. np.random.random_sample(size=None)：生成[0, 1)之间均匀分布的随机数。

5. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从给定的一维数组a中随机选择元素。

6. np.random.shuffle(x)：将数组x中的元素随机打乱。

7. np.random.seed(seed=None)：设置随机数种子，用于生成可重复的随机数序列。

这些只是np.random模块中的一部分函数和参数，还有其他更多的函数和参数可以用于生成不同分布的随机数。你可以根据具体需求选择合适的函数和参数来生成随机数。

相关问题

np.random.random和np.random

np.random.random和np.random都是NumPy库中的随机数生成函数。它们可以用来生成指定形状的随机数组。

np.random.random函数可以生成一个[0,1)之间的随机浮点数，其返回值是一个具有指定形状的数组。例如，如果我们使用np.random.random((2, 3))，将会得到一个形状为(2, 3)的二维数组，其中的元素为[0,1)之间的随机浮点数。

np.random函数是一个更通用的随机数生成函数，它可以根据指定的参数生成不同分布的随机数。它提供了一系列可用的子函数，比如np.random.randint用于生成随机整数，np.random.randn用于生成符合标准正态分布的随机数等。这个函数可以接受不同的参数来控制生成随机数的范围、分布等。

总之，np.random.random用于生成[0,1)之间的随机浮点数的数组，而np.random是一个更通用的随机数生成函数，可以生成不同分布的随机数。

np.random.random和np.random.randn区别

np.random.random和np.random.randn都是numpy中用于生成随机数的函数，但它们的生成方式不同。

np.random.random用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数，生成的随机数服从均匀分布。该函数的参数是一个整数或一个元组，用于指定生成随机数的维度。

np.random.randn用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机浮点数，生成的随机数服从正态分布。该函数的参数也是一个整数或一个元组，用于指定生成随机数的维度。

简而言之，np.random.random生成的是均匀分布的随机数，而np.random.randn生成的是正态分布的随机数。