np.random.rand(2)是什么意思

`np.random.rand(2)` 是NumPy库中的一个函数调用，它用于生成一个形状为2维，每个元素都在0到1之间的均匀分布的随机浮点数数组。在这个情况下，参数2表示生成一个2行1列的矩阵。简单来说，它创建了一个包含两个独立且均服从标准均匀分布（范围在0到1之间）的随机数。

举个例子[^1]:

import numpy as np
random_array = np.random.rand(2)
print(random_array)
# 输出类似：array([[0.2345, 0.6789],
#                [0.1234, 0.9876]])

这里的每个数字都是0到1之间的随机浮点数。

相关问题

np.random.rand()是什么函数

np.random.rand()是NumPy库中的一个函数，用于生成指定形状的随机数组。这个函数返回一个由在[0, 1)区间内均匀分布的随机样本组成的数组。

该函数的使用方法如下：

import numpy as np

# 生成一个形状为(2, 3)的随机数组
arr = np.random.rand(2, 3)
print(arr)

输出结果可能如下所示：

array([[0.12345678, 0.23456789, 0.3456789 ],
       [0.45678901, 0.56789012, 0.67890123]])

np.random.rand,np.random.randn,np.random.random

`np.random.rand`, `np.random.randn`, 和 `np.random.random` 都是 NumPy 中用于生成随机数的函数：

1. `np.random.rand(size)`：生成一个给定形状（size）的浮点数数组，其值均匀分布在 `[0, 1)` 区间内。所有元素都是独立同分布（i.i.d.）的，即彼此之间相互独立，且服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

2. `np.random.randn(size)`：与 `rand` 类似，也是生成浮点数数组，但是其元素默认是标准正态分布的随机数，即均值为0，标准差为1。所以即使没有明确指定范围，生成的数也通常会被认为是在 [-3, 3] 左右的范围内。

3. `np.random.random(size)`：同样生成一个给定形状的浮点数数组，数组中的每一个元素都在 `[0, 1)` 范围内，与 `rand` 相似，也是 i.i.d. 的。

这些函数广泛应用于数据预处理、模拟实验等场景中，帮助创建随机样本。如果你需要生成特定范围内的非均匀分布随机数，可以结合其他技巧如 `a * rand() + b` 来调整生成值的范围。