np.random.rand()

np.random.rand()函数用于生成服从0~1均匀分布的随机样本值。它可以返回一个或一组随机样本值，取值范围是[0,1)，不包括1。

以下是一个使用np.random.rand()函数生成随机样本值的例子：

import numpy as np

# 生成一个随机样本值
random_value = np.random.rand()
print(random_value)  # 输出一个0~1之间的随机数

# 生成一个3x3的随机样本矩阵
random_matrix = np.random.rand(3, 3)
print(random_matrix)  # 输出一个3x3的矩阵，元素值在0~1之间

这个函数在深度学习的Dropout正则化方法中经常被用到，可以用于生成dropout随机向量。例如，如果要生成一个与矩阵al形状相同的dropout随机向量dl，可以使用以下代码：

dl = np.random.rand(al.shape[0], al.shape[1]) < keep_prob

这里的keep_prob表示保留神经元的比例，dl中的元素值为True或False，表示是否保留对应位置的神经元。

相关问题

Np.random.rand

`np.random.rand()`函数是NumPy中用于生成随机数的函数之一。它可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值，取值范围是[0,1)，不包括1。该函数的使用方法与`np.random.randn()`函数相同。

以下是`np.random.rand()`函数的使用示例：

import numpy as np

# 生成一个随机数
mat = np.random.rand()
print(mat)
print(type(mat))

# 生成一个长度为2的一维随机数组
mat = np.random.rand(2)
print(mat)
print(type(mat))

# 生成一个3行2列的二维随机数组
mat = np.random.rand(3, 2)
print(mat)
print(type(mat))

输出结果如下：

0.123456789012345
<class 'float'>
[0.12345679 0.98765432]
<class 'numpy.ndarray'>
[[0.12345679 0.98765432]
 [0.24691358 0.34567901]
 [0.45679012 0.56790123]]
<class 'numpy.ndarray'>

np.random.rand

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。它返回一个在[0, 1)范围内均匀分布的随机样本，样本的形状由参数指定。

具体来说，np.random.rand函数的用法如下：

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

其中d0, d1, ..., dn表示生成随机数组的维度。

下面是一些示例：

import numpy as np

# 生成一个形状为(3, 3)的随机数组
arr1 = np.random.rand(3, 3)
print(arr1)

# 生成一个形状为(2, 4, 3)的随机数组
arr2 = np.random.rand(2, 4, 3)
print(arr2)

输出：

[[0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]
 [0.45678901 0.56789012 0.67890123]
 [0.78901234 0.89012345 0.90123456]]
 
[[[0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]
  [0.45678901 0.56789012 0.67890123]
  [0.78901234 0.89012345 0.90123456]
  [0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]]

 [[0.45678901 0.56789012 0.67890123]
  [0.78901234 0.89012345 0.90123456]
  [0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]
  [0.45678901 0.56789012 0.67890123]]]

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