numpy中np.random.rand()与np.random.randn()与range()与np.arange()

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#python #numpy

本文介绍了np.random.rand()和np.random.randn()函数用于生成服从特定分布的随机数，以及range()与np.arange()的区别，后者更适用于创建可作为向量使用的序列。

1，np.random.rand()

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。在这里插入图片描述

2,np.random.randn()函数

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。
在这里插入图片描述

3,range()与np.arange()区别

range()返回的是range object，而np.nrange()返回的是numpy.adarray()
range尽可用于迭代，而np.arange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用。
range()不支持步长为小数，np.arange()支持步长为小数
在这里插入图片描述

Numpy常用random随机函数
分享关于数据的知识。
01-19 9128
只要random.seed( * ) seed里面的值一样，那随机出来的结果就一样。所以说，seed的作用是让随机结果可重现。也就是说当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数。使用同一个种子，每次生成的随机数序列都是相同的。
random模块与 numpy.random的区别
Jarrodche的博客
10-03 1652
介绍了random模块与 numpy.random的区别，详细说明了random模块与 numpy.random的各种方法
numpy.random.rand、numpy.random.randn
Jq的博客
12-21 1258
numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) 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 print(np.random.rand()) # 0.03675071889497428 print(np.random.rand(2)) # [0.97657898 0.0022022 ] print(np.random.rand(3,1)) # [[1.24188965e-04] [9.42082540e-01] [5.96394499e-0
Numpy的random 相关模块说明
搬砖小能手
03-18 1249
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np.random.randn算法&性能简介
墨顿随笔
09-28 937
原理先通过 Mersenne Twister 生成均匀分布伪随机数，再用 Box-Muller 变换转化为标准正态分布，数学上保证了分布正确性；效率：底层 C 实现 + 向量化操作使其效率较高，满足大多数场景需求；更高性能方案：Ziggurat 算法（SciPy）、GPU 加速（PyTorch/TensorFlow）、numba编译等，可根据场景选择（如深度学习优先用框架 GPU 函数）。
Python中NumPy库提供的函数——np.random.randn的基本用法
XDXDXDXDX111的博客
09-23 1万+
是NumPy中用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数的函数。它生成的随机数遵循标准正态分布，也称为高斯分布。以下是使用运行结果：这将生成一个或多个服从标准正态分布的随机数。如果要生成服从不同均值和标准差的正态分布随机数，可以使用函数，它为您指定均值和标准差的参数请注意，生成的随机数是伪随机数，它们是通过确定性算法生成的，但通常在实际应用中足够随机。要使随机数生成具有确定性，可以设置随机种子，使用函数，此用于实验的可重复性非常重要。
【Numpy】关于np.random.rand（）函数
sinat_38944746的博客
04-09 1万+
np.random.rand()函数 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，可以用于生成dropout随机向量（dl），例如（keep_prob表...
np.random.randint 与 np.random.rand区别 前者返回为参数指定的范围区间的一个整数后者返回的为一个概率
studyvcmfc的专栏
08-26 801
np.random.randint 与 np.random.rand区别 前者返回为参数指定的范围区间的一个整数后者返回的为一个概率 import numpy as np num_lstm = np.random.randint(175, 275) print(num_lstm) print("np.random.rand()=",np.random.rand()) 1 numpy.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='l')¶ ...
【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 .
2025——》NumPy中的np.random.random使用/在什么场景下适合使用np.random.random？在数据可视化中，如何使用Python的NumPy库？NumPy随机数生成实战指南
weixin_68013600的博客
05-28 1114
NumPy库在数据可视化中的核心应用包括数据生成、处理与转换、统计计算及性能优化。np.random.random用于生成[0,1)区间的均匀分布随机数，适用于蒙特卡洛模拟、随机初始化、数据增强等场景。数据可视化中，NumPy通过linspace/meshgrid生成坐标数据，结合matplotlib等库绘制图形；提供归一化、滤波等数据处理功能；支持直方图、3D曲面等统计与多维可视化。其向量化操作能高效处理大规模数据，为可视化提供高质量输入。
np.random.random()函数 参数用法以及numpy.random系列函数大全
weixin_43368684的博客
03-14 3753
1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表一千个浮点数，从0-20中随机。 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。 3.numpy.random.randn()函数用法： numpy...
np.random.randint产生一个范围内的数据
春华秋实
10-23 1万+
在下面的例子中，生成一个15000到73001之间，398个数。 owners = np.random.randint(15000, high=73001, size=398, dtype='l') owners array([42103, 72637, 63969, 40944, 26670, 24258, 38820, 27586, 52873, 20782, 53
numpy.random.shuffle Python 中的range(),arange()函数
weixin_43312083的博客
08-14 1052
numpy.random.shuffle numpy.random.shuffle(x) Modify a sequence in-place by shuffling its contents. 举例 Python 中的range,以及numpy包中的arange函数 range()函数 函数说明：range(start, stop[, step]) -> r...
numpy：np.random.randn
NockinOnHeavensDoor的博客
12-22 688
numpy.random.randn numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) 从标准正太分布里返回样本官网例子：#正态分布中的随机数 >>> np.random.randn() 2.1923875335537315 #random#生成（2,4）的矩阵： >>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3 array([[-4.49401501,
np.random.rand()和np.random.randn()区别
qq_40071150的博客
03-29 1028
np.random.randn()函数 语法： 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)。
np.random.rand() np.random.randn()区别
xu19950525的博客
07-16 653
np.random.rand() 产生的数据在0-1之间 np.random.randn()产生的数据波动范围比较大，如下。 [-2.83999612e-01 -6.45889683e-01] [ 5.66881393e-01 2.27962585e+00] [-1.95178567e+00 2.45278886e+00] [-9.18289389e-01 -5.20619377e-01] ...
np.random用法
synusk的博客
06-07 4911
np.random.rand() --> 生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数，输入参数为维度 例如： >>>np.random.rand(4,3,2） 生成一个shape为[4,3,2]的array，array中每个元素都是一个[0,1)之间的随机数 np.random.randn() --> 生成指定维度的服从标准正态分布的随机数，输入参数为维度 例如： >>>np.random.randn() ：没有参数，只返回单个数据 ..
Python 基础——range() 与 np.arange()
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- `range()`返回的是`range object`，而`np.numpy()`返回的是`numpy.ndarray()` -`range()`不支持步长为小数，`np.arange()`支持步长为小数 - 两者都可用于迭代
pythonrandom rand_Python np.random.rand()和np.random.randn()
weixin_39839162的博客
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原博文2020-04-01 12:40 −np.random.rand()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。np.random.randn()返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。俩者用法相同。1、x_data = np.random.rand(...相关推荐2019-12-15 21:31 −import randomn1=rando...
np.random.seed
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`np.random.seed` 是 NumPy 库中的一个函数，用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值。其主要作用和使用方法如下： ### 作用 `np.random.seed` 的主要作用是使设有相同参数的 `seed` 函数之后的随机数都相等。也就是说，如果使用相同的 `seed()` 值，则每次生成的随机数都相同，一次指定始终有效。这在需要重现随机数序列的场景中非常有用，例如在调试代码、进行可重复性实验时，通过设置相同的随机种子，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列一致[^1][^2][^3][^4]。 ### 使用方法 `np.random.seed()` 函数中的参数可以选择任何一个整数。以下是一些具体的使用示例： #### 生成相同的随机排列 ```python import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8], [5, 6, 7, 8, 9]]) print(a) for i in range(3): np.random.seed(0) b = np.random.permutation(a) print(b) ``` 在这个例子中，每次循环都设置随机种子为 0，因此每次生成的随机排列都是相同的[^1]。 #### 生成相同的随机数序列 ```python import numpy as np np.random.seed(4) print(np.random.randn(5)) # np.random.seed(4) print(np.random.randn(5)) np.random.seed(4) print(np.random.randn(5)) ``` 这里通过设置随机种子为 4，在第一次和第三次调用 `np.random.randn(5)` 时生成的随机数序列是相同的[^2]。 #### 生成相同的随机矩阵 ```python import numpy as np np.random.seed(0) print(np.random.rand(2, 3)) np.random.seed(1) print(np.random.rand(2, 3)) np.random.seed(0) print(np.random.rand(2, 3)) ``` 此示例中，第一次和第三次设置随机种子为 0，生成的 2x3 随机矩阵是相同的；第二次设置随机种子为 1，生成的随机矩阵与前两次不同[^4]。
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