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  • np.random.rand()函数np.random.randn()函数
    2020-08-28 16:45:08

    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表示保留神经元的比例):

    dl = np.random.rand(al.shape[0],al.shape[1]) < keep_prob
    
    import numpy as np
    
    a = np.random.rand()
    b = np.random.rand(1)
    c = np.random.rand(4)
    d = np.random.rand(3,4)
    

    在这里插入图片描述

    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).
    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)。

    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。

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    不同个数参数输出的讲解:
    一个参数时:

    x = np.random.randn(3)
    

    输出一行三列的一维数组:
    在这里插入图片描述
    两个参数时:

    x = np.random.randn(4,3)
    

    输出4行3列的二维数组:
    在这里插入图片描述
    三个参数时:

    x = np.random.randn(4,32)
    

    输出4个小矩阵,每个小矩阵都是3行2列,并且这4个小矩阵组成一个大矩阵
    在这里插入图片描述
    四个参数时:

    x = np.random.randn(4,3,2,2)
    

    输出:一个大矩阵里包含4个矩阵,然后每个矩阵又有三个矩阵,这三个矩阵分别是2行2列里面包含
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    当参数个数不断增加时,以此类推。

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  • 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...

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    一. np.random.rand()函数

    二. np.random.randn()函数


    一. np.random.rand()函数

    • 语法:np.random.rand(d0,d1,d2……dn)
    • 注意: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
    • 例如:

    二. 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)。
    • 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

    • 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。 
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  • 注意: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...

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    语法:np.random.rand(d0,d1,d2……dn)
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    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
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    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。
      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
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    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。

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