np.random.rand(d0, d1, ..., dn)：返回指定形状的[0,1)之间的随机数。 np.random.randn(d0, d1, ..., dn)：返回一个标准正态分布的随机数。不是一样的吗？

这两个函数的作用是不同的。

`np.random.rand(d0, d1, ..., dn)` 返回一个指定形状（d0, d1, ..., dn）的数组，其中的元素是在 [0, 1) 之间均匀分布的随机数。这意味着每个元素都有相同的概率落在 [0, 1) 之间。

`np.random.randn(d0, d1, ..., dn)` 返回一个指定形状（d0, d1, ..., dn）的数组，其中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。标准正态分布是一个均值为0，标准差为1的正态分布，其概率密度函数为 f(x) = (1 / sqrt(2*pi)) * exp(-x^2 / 2)。

因此，这两个函数返回的随机数具有不同的分布。如果需要在特定的分布下生成随机数，需要使用相应的函数。

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`numpy.random.randint()`、`numpy.random.random()` 和 `numpy.random.rand()` 都是 Python 的 NumPy 库中用于生成随机数的函数，它们的主要区别在于生成的结果类型和范围：

1. `numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')`: 这个函数生成指定范围内（包括 low 和 high）的整数随机数组。low 是包含在内的最小值，high 是不包含在内的最大值。如果没有提供高，那么默认从 0 开始。size 参数指定数组的大小，dtype 可以选择生成的随机数的数据类型。

2. `numpy.random.random(size=None)`: 这个函数生成的是 0 到 1 (含 0 不含 1) 之间的浮点数均匀分布的随机数组。size 确定数组的形状。

3. `numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)`: 类似于 `random.random()`, 但它接受多个参数生成多维数组，每个维度的长度由传入的参数决定。返回的也是 0 到 1 之间均匀分布的浮点数。

np.random.rand和np.random.randn区别和用法

`np.random.rand`和`np.random.randn`都是NumPy库中的随机数生成函数，但它们在生成随机数的方式和用法上有所不同。

1. `np.random.rand`函数生成指定形状的在[0, 1)范围内均匀分布的随机样本。其使用方法如下：

   np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

其中，d0, d1, ..., dn表示生成随机数的数组的维度。函数返回一个具有指定形状的数组，数组中的每个元素都是在[0, 1)范围内的随机数。例如：

   np.random.rand(3, 2)

可以生成一个3行2列的数组，其中的元素都是在[0, 1)范围内的随机数。

2. `np.random.randn`函数生成指定形状的标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机样本。其使用方法如下：

   np.random.randn(d0, d1, ..., dn)

其中，d0, d1, ..., dn表示生成随机数的数组的维度。函数返回一个具有指定形状的数组，数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。例如：

   np.random.randn(3, 2)

可以生成一个3行2列的数组，其中的元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的随机数。

总结来说，`np.random.rand`生成的是均匀分布的随机数，而`np.random.randn`生成的是标准正态分布的随机数。在使用时，需要根据具体需求选择合适的随机数生成函数。