np.random各种函数

可以生成随机数，如np.random.rand()可以生成到1之间的随机数，np.random.randint()可以生成指定范围内的整数随机数，np.random.choice()可以从给定的序列中随机选择一个元素等等。这些函数在数据分析、机器学习等领域中经常被使用。

相关问题

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。

np.random.random函数说明

`np.random.random()`函数用于生成一个[0,1)之间的随机浮点数，返回值是一个ndarray数组，数组的形状由参数决定。如果没有参数，则返回一个随机浮点数。下面是一个例子：

import numpy as np

# 生成一个随机浮点数
rand_num = np.random.random()
print(rand_num) # 输出：0.123456789

# 生成一个形状为(2,3)的随机浮点数数组
rand_arr = np.random.random((2,3))
print(rand_arr) # 输出：一个形状为(2,3)的随机浮点数数组