下列关于random方法的描述中，错误的是（）（单选题） A.random.rand(10)产生10均匀分布的样本值 B.randint(begin,end,num)begin和end之间随机生成num-1数 C.randn(N,M)生成N*M的符合正太分布（均值为0，标准差为1）的数组 D.normal（N，M）生成N*M的符合普通正太分布的数组

B.randint(begin,end,num)begin和end之间随机生成num-1数。randint()方法可以在指定的范围内生成随机整数，begin和end分别为范围的起始值和终止值（包含），num是生成的随机整数个数，默认值为1。因此，选项B中的“num-1”是错误的。正确的表述应该是：randint(begin, end, num)：在begin和end之间随机生成num个整数。

相关问题

numpy.random.uniform和numpy.random.rand函数有什么区别，都是均匀分布随机数吗

好的，我明白了。对于您的问题，numpy.random.uniform和numpy.random.rand函数都可以产生均匀分布的随机数，但它们的参数不同。numpy.random.uniform函数接收两个参数，即产生随机数的区间的上限和下限；而numpy.random.rand函数没有参数，则默认产生0到1之间的随机数。另外，numpy.random.uniform函数也可以支持产生多维数组的随机数。

random_array = np.random.rand(10,8)

`random_array = np.random.rand(10, 8)`会生成一个形状为(10, 8)的随机数数组，其中的元素是在[0, 1)之间均匀分布的随机数。具体代码如下[^1]：

import numpy as np

random_array = np.random.rand(10, 8)
print(random_array)

输出结果类似于：

[[0.12345678 0.98765432 0.45678901 0.23456789 0.87654321 0.3456789  0.56789012 0.78901234]
 [0.09876543 0.654321   0.32109876 0.54321098 0.7654321  0.98765432 0.23456789 0.87654321]
 [0.90123456 0.67890123 0.3456789  0.56789012 0.78901234 0.12345678 0.98765432 0.45678901]
 [0.23456789 0.87654321 0.09876543 0.654321   0.32109876 0.54321098 0.7654321  0.98765432]
 [0.23456789 0.45678901 0.67890123 0.3456789  0.56789012 0.78901234 0.12345678 0.98765432]
 [0.45678901 0.23456789 0.87654321 0.09876543 0.654321   0.32109876 0.54321098 0.7654321 ]
 [0.98765432 0.23456789 0.45678901 0.67890123 0.3456789  0.56789012 0.78901234 0.12345678]
 [0.98765432 0.45678901 0.23456789 0.87654321 0.09876543 0.654321   0.32109876 0.54321098]
 [0.7654321  0.98765432 0.23456789 0.45678901 0.67890123 0.3456789  0.56789012 0.78901234]
 [0.12345678 0.98765432 0.45678901 0.23456789 0.87654321 0.3456789  0.56789012 0.78901234]]