numpy.random.rand()和numpy.ramdom.randn的区别
时间: 2024-06-06 22:05:09 浏览: 27
NumPy中的`numpy.random.rand()`和`numpy.random.randn()`函数都用于生成随机数,但是它们生成的随机数有所不同。
`numpy.random.rand()`函数返回一个0到1之间均匀分布的随机样本值,这些样本值的形状由给定的参数决定。例如,`numpy.random.rand(3,2)`将返回一个3行2列的数组,其中每个元素都是0到1之间的一个随机值。
`numpy.random.randn()`函数返回一个标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机样本值,这些样本值的形状由给定的参数决定。例如,`numpy.random.randn(3,2)`将返回一个3行2列的数组,其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的一个值。
因此,两个函数之间的主要区别在于生成的随机数的分布不同。`numpy.random.rand()`生成0到1之间的均匀分布随机数,而`numpy.random.randn()`生成正态分布随机数。
相关问题
python中的numpy.random.randn
### 回答1:
numpy.random.randn是一个用于生成随机数的函数,返回的是一个由浮点数组成的指定形状的数组,这些浮点数是从标准正态分布中随机抽样得到的。
具体来说,numpy.random.randn函数的语法如下:
```python
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)
```
其中,d0, d1, ..., dn 是表示生成数组形状的参数,可以是整数或者整数元组。函数会返回一个形状为 (d0, d1, ..., dn) 的数组,其中的元素是从标准正态分布中抽样得到的浮点数。
例如,下面的代码生成了一个形状为 (2, 3) 的数组,其中的元素是从标准正态分布中抽样得到的:
```python
import numpy as np
arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)
```
输出:
```
[[-1.33307884 0.8263848 0.05024193]
[-1.04358602 0.497614 1.09213628]]
```
### 回答2:
numpy.random.randn是numpy中的一个函数,用于生成服从标准正态分布(平均值为0,标准差为1)的随机数。它可以根据指定的大小来生成一个指定形状的数组。下面是对numpy.random.randn函数的详细解释。
首先,numpy是Python中的一个重要的科学计算库,提供了很多用于数组操作和数学计算的功能。而numpy.random模块是numpy库中的一个子模块,提供了伪随机数生成器的功能。其中,randn函数用于生成服从标准正态分布的随机数序列。
语法格式:numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn),其中d0, d1, ..., dn表示生成的随机数序列的维度,可以是整数或整数序列。
参数说明:d0, d1, ..., dn用于指定生成随机数序列的维度,如果没有指定,则默认为一个随机数。
返回值:返回一个形状为(d0, d1, ..., dn)的数组,数组中的元素服从标准正态分布。
例如,生成一个形状为(2, 3)的二维数组,其中的元素服从标准正态分布,可以使用以下代码:
import numpy as np
arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)
运行结果可能为:
[[-0.24616705 0.25069005 1.41882856]
[ 1.06692249 0.20792445 0.10625843]]
在生成的数组中,每个元素都是一个服从标准正态分布的随机数。
总之,numpy.random.randn函数是用于生成服从标准正态分布的随机数序列的。它可以根据指定的大小来生成一个指定形状的数组,提供了强大的随机数生成功能,在数据科学和工程计算中常被使用。
### 回答3:
numpy.random.randn是numpy库中用于生成符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数的函数。该函数的参数是一个或多个整数,用于指定返回随机数的维度,返回值是一个具有指定维度的numpy数组。
使用方法如下:
1. 首先,需要导入numpy库:import numpy as np
2. 然后,可以使用np.random.randn来生成随机数。
下面是一个简单的例子,生成一个3x3的随机数组:
import numpy as np
rand_arr = np.random.randn(3, 3)
print(rand_arr)
执行以上代码,可能得到的输出结果类似于:
[[-0.28790072 -1.30127789 0.28642234]
[ 0.30540302 -0.41940331 0.02838139]
[-1.03656423 0.12807012 -0.20615022]]
可以看到,生成的随机数符合标准正态分布。如果需要生成其他均值和方差的正态分布随机数,可以使用numpy.random.normal函数。
总之,numpy.random.randn函数是一个方便生成符合标准正态分布随机数的函数,可以根据需要指定维度生成相应的随机数数组。
numpy.random.randn()
numpy.random.randn()是numpy库中的一个函数,用于生成服从标准正态分布的随机数。标准正态分布是均值为0,标准差为1的正态分布。该函数可以生成一个随机数,也可以生成一个指定形状的随机数数组。
举例说明:
import numpy as np
mat = np.random.randn()
print(mat)
# 输出单个随机数
mat = np.random.randn(2)
print(mat)
# 输出形状为(2,)的一维数组
mat = np.random.randn(3, 2)
print(mat)
# 输出形状为(3, 2)的二维数组
这个函数返回的随机数服从标准正态分布,即在生成的随机数中,大约68%落在区间[-1, 1]内,95%落在区间[-2, 2]内,99.7%落在区间[-3, 3]内。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [numpy.random用法](https://blog.csdn.net/weixin_44031108/article/details/104650960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法](https://blog.csdn.net/BaoITcore/article/details/125273828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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