np.random.randn() 与 np.random.rand() 的区别

最新推荐文章于 2024-07-26 16:33:31 发布

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本文介绍了Numpy库中的两个随机数生成函数：rand和randn。rand函数用于生成服从均匀分布的随机数，而randn则用于生成服从正态分布的随机数。例如，`np.random.rand(3,2)`将生成一个3x2的矩阵，其元素均匀分布于[0, 1)区间；`np.random.randn(3,2)`则会生成一个同样形状的矩阵，元素遵循标准正态分布。

Numpy库中的两个随机函数rand & randn

总结

类型	分布
np.random.randn()	正态分布
np.random.rand()	均匀分布

np.random.randn()

randn产生的随机数服从正态分布，即randn中的n对应normal distribution

# Generate random matrix with the shape of (3,2)
np.random.randn(3,2)

在这里插入图片描述

np.random.rand()

randn产生的随机数服从均匀分布

# Generate random matrix with the shape of (3,2)
np.random.rand(3,2)

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【python学习笔记】numpy.dot()函数，time()函数，np.random.rand()函数， np.random.randn()函数

是安澜啊

04-22

959

目录【养成习惯，点赞再看！】 numpy.dot()函数 time()函数 np.random.rand()函数 np.random.randn()函数 numpy.dot()函数 dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 官方文档： numpy.dot(a, b, out=None) Dot product of two arrays. 两个数组的点积 Specifically, 具体来说分为一维数组，二维数组，m x n 数组 If both a .

np.random.rand()和np.random.randn()区别

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03-29

1030

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12-02

952

当括号里有一个参数时，输出的是一维矩阵，有参数大小列数据；当括号里是两个或者三个参数是，就是相应大小的矩阵当括号里是一个矩阵时会输出一个和矩阵大小一样的矩阵标准正态分布是以0为均值，以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500(即取值在这个范围的概率为95%)，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900(即取值在这个范围的概率为99%)。

Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和区别详解

12-16

numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中：本函数可以返回一个或一组服从**“0~1”均匀分布**的随机样本值。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 1. np.random.rand() 语法： np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注：使用方法与np.random.randn()函数相同作用：通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。应用：在深度学习的Dropout正则化方法中，可

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