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  • np.random.rand()和np.random.randn()区别
    2021-03-29 17:15:49

    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: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%)。

    np.random.rand()函数

    语法:

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

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  • 当使用numpy中random去产生...与np.random.rand()作用一样,只是参数不同而已。 random.random(size=None) Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0). Alias for random_sample to ease forward-p

    当使用numpy中random去产生随机数的时候,会发现这三个函数很相似。
    那么它们之间有什么区别呢?

    1. np.random.random()

    返回半开放区间[0.0,1.0]中的随机浮点。

    与np.random.rand()作用一样,只是参数不同而已。

    random.random(size=None)
    Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0). Alias for random_sample to ease forward-porting to the new random API.

    在这里插入图片描述

    2.np.random.rand()

    输入参数:指定这个随机数组的形状
    在这里插入图片描述

    3.np.random.randint()

    返回随机整数。

    random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)
    解释:
    low,high 即随机数的值范围 [1,5), size为数组的形状。

    在这里插入图片描述

    4. np.random.randn()

    返回符合正态分布的随机数组。
    在这里插入图片描述

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  • numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的...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.

    参考:

    1. https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/86423754
    2. https://www.cnblogs.com/BBS2013/p/12839042.html
    • 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:
      在这里插入图片描述

    • 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:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    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:

    在这里插入图片描述

    • 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。

    展开全文
  • 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...

    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:
    在这里插入图片描述
    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
      在这里插入图片描述
    • 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。

    展开全文
  • 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...
  • np.random.rand

    2019-11-06 12:11:30
    x_data= np.random.rand(100).astype(np.float32) 创建100个float32的随机数y_dat 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”...
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  • 具体请参考https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78556535 ...numpy.random.rand():的随机样本位于[0, 1)之间。 numpy.random.randn():是从标准正态分布中返回一个或多...
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    2021-03-20 09:21:11
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    1.简单随机数据 ... np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random randn(d0,d1,...,dn) ...
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