时间:2021-05-23
numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中。
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。
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn) 的随机样本位于[0, 1)中。
import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4)print(arr1)print('******************************************************************')arr2 = np.random.rand(2,4)print(arr2)结果:
[[-1.03021018 0.5197033 0.52117459 -0.70102661] [ 0.98268569 1.21940697 -1.095241 -0.38161758]]******************************************************************[[ 0.19947349 0.05282713 0.56704222 0.45479972] [ 0.28827103 0.1643551 0.30486786 0.56386943]]以上这篇基于numpy.random.randn()与rand()的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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Numpy随机矩阵:np.random.randn(d0,d1,d2,...)矩阵大小与形状:np.ndarray.size与np.dnarray.shapeP
今天学习Numpy时,想到了一个小问题。在Numpy中,随机生成array是比较容易的,用np.random.rand即可。如下a=np.random.rand
numpy中的random模块有多个函数用于生成不同类型的随机数,常见的有uniform、rand、random、randint、random_interges
1、使用numpy生成随机数的几种方式1)生成指定形状的0-1之间的随机数:np.random.random()和np.random.rand()array1=
random模块用于生成随机数,下面看看模块中一些常用函数的用法:numpy.random.rand(d0,d1,...,dn):生成一个[0,1)之间的随机浮