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

np.random.random()和np.random.randn()是NumPy库中用于生成随机数的函数。它们的作用和使用方法略有不同。
np.random.random()函数用于生成服从“0~1”均匀分布的随机样本值。该函数的语法为np.random.random(d0,d1,d2……dn)，可以返回一个或一组服从均匀分布的随机样本值。这些随机样本的取值范围是[0,1)，不包括1。在深度学习的Dropout正则化方法中，np.random.random()函数常用于生成dropout随机向量。例如，可以使用如下语句生成一个与数组al相同形状的dropout随机向量：dl = np.random.random(al.shape) < keep_prob。

np.random.randn()函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。该函数的语法为np.random.randn(d0,d1,d2……dn)，可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。标准正态分布是以0为均值、以1为标准差的正态分布。在生成多维数组时，可以通过传入多个参数来指定数组的维度。需要注意的是，当函数没有参数时，返回一个浮点数；当函数有一个参数时，返回一个秩为1的数组；当函数有两个及以上参数时，返回对应维度的数组。在实际应用中，np.random.randn()函数常用于生成服从正态分布的随机数据。

总结：np.random.random()函数用于生成服从均匀分布的随机样本值，而np.random.randn()函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。