numpy 下numpy.random.rand()函数、numpy.random.randn()函数、numpy.random.randint函数

最新推荐文章于 2024-05-03 16:14:54 发布

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最新推荐文章于 2024-05-03 16:14:54 发布 · 531 阅读

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本文介绍了numpy库中的随机数生成函数，包括numpy.random.randn()用于生成服从标准正态分布的随机样本，numpy.random.rand()生成服从[0,1)均匀分布的随机样本，以及numpy.random.randint()用于生成指定范围内的随机整数。randn函数可用于深度学习的dropout正则化，而randint函数则能根据需求生成特定大小和范围的随机整数数组。" 112402769,10296310,Unity代码生成与UI预设优化技巧,"['Unity开发', '代码生成工具', 'UI设计', '效率提升']

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1、numpy.random.randn()函数
np.random.randn(d0,d1,d2……dn)
1)当函数括号内没有参数时，则返回一个浮点数；
2）当函数括号内有一个参数时，则返回秩为1的数组，不能表示向量和矩阵；
3）当函数括号内有两个及以上参数时，则返回对应维度的数组，能表示向量或矩阵；
4）np.random.standard_normal()函数与np.random.randn()类似，但是np.random.standard_normal()的输入参数为元组（tuple）.
5)np.random.randn()的输入通常为整数，但是如果为浮点数，则会自动直接截断转换为整数。
#通过本函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
2、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，可以用于生成dropout随机向量（dl），例如（keep_prob表示保留神经元的比例）：dl = np.random.rand(