Das Folgende ist eine detaillierte Erklärung des Unterschieds zwischen numpy.random.randn() und rand(). Es hat einen guten Referenzwert und ich hoffe, dass es für alle hilfreich sein wird. Werfen wir gemeinsam einen Blick darauf
Es gibt einige häufig verwendete Funktionen in Numpy zum Generieren von Zufallszahlen, dazu gehören randn() und rand().
numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) gibt einen oder mehrere Stichprobenwerte aus der Standardnormalverteilung zurück.
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn) Die Zufallsstichprobe von befindet sich in [0, 1).
import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4) print(arr1) print('******************************************************************') arr2 = np.random.rand(2,4) print(arr2)
Ergebnis:
[[-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]]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erklärung des Unterschieds zwischen numpy.random.randn() und rand(). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!