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(al.shape[0],al.shape[1]) < keep_prob

举例：

注：

均匀分布:

也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。

均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。

均匀分布的概率密度函数为：

2. np.random.randn() 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）。

# 举例：np.random.standard_normal((5))# [-0.53268495 0.30171848 1.85232368 -0.58746393 0.19683992]np.random.standard_normal((5,2))''' [[-2.44520524 2.29767001] [-1.19770033 -1.09569325] [-0.75414833 0.49509984] [-1.42537268 0.41788237] [ 1.85465491 -1.44383249]] ''' np.random.standard_normal((5,2,3))'''[[[ 0.54013502 -0.25347615 1.73395647] [ 1.03386947 -0.54856199 2.10004584]] [[-0.57632903 -0.05856844 1.72805595] [ 1.3507174 0.61459539 0.63380028]] [[-2.24857933 -1.29276097 0.42585061] [ 0.75974263 -0.83670586 -1.56930898]] [[-0.32212 1.2884624 1.53744081] [ 1.5444555 -1.82408734 -0.55952688]] [[-1.21191144 -1.40454518 -0.3369976 ] [-0.89314143 0.28291988 1.58394166]]]'''np.random.standard_normal((5,2,3,1))'''[[[[ 0.19019221] [ 0.64618425] [ 0.99815722]] [[-0.0570328 ] [ 0.83271045] [-0.30469335]]] [[[-1.14788388] [ 0.09563431] [ 2.05611213]] [[-0.14251287] [ 1.00922816] [-0.55403104]]] [[[ 1.75657437] [ 1.46381575] [ 1.10527197]] [[ 0.22667296] [ 0.18305552] [ 0.5778761 ]]] [[[ 0.26501242] [-0.4863313 ] [ 1.01096974]] [[-2.46562874] [ 0.19516242] [-1.92500848]]] [[[ 0.97904566] [ 0.80444414] [ 0.99981326]] [[-0.74329878] [-0.9265738 ] [ 0.0288684 ]]]] '''

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。

作用：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。

特点： 标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。对应的正态分布曲线如下所示，即：

注：

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%）.
因此，由 np.random.randn()函数所产生的随机样本基本上取值主要在-1.96~+1.96之间，当然也不排除存在较大值的情形，只是概率较小而已。

参考：

https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/86423754

https:///BBS2013/p/12839042.html

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