np.random.rand用法

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生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数

  • np.random.rand(a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...),[0,1)之间的 均匀分布 随机数
np.random.rand(3,2)
array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random
[ 0.37601032, 0.25528411], #random
[ 0.49313049, 0.94909878]]) #random

np.random.randn用法

生成特定形状下的正态分布随机数

  • 正态分布高斯分布 np.random.randn(a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...)的 均匀分布 随机数
  • 如果想要生成满足 $$N(\mu, \sigma^2)$$ 其中\(\mu表示平均值, \sigma^2表示方差\) , 可以使用语句sigma * np.random.randn(...) + mu
>>> np.random.randn()
2.1923875335537315 #random Two-by-four array of samples from N(3, 6.25): >>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3
array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677], #random
[ 0.39924804, 4.68456316, 4.99394529, 4.84057254]]) #random

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