Ce qui suit est une explication détaillée de la différence entre numpy.random.randn() et rand(). Il a une bonne valeur de référence et j'espère qu'il sera utile à tout le monde. Jetons un coup d'œil ensemble
Il existe certaines fonctions couramment utilisées dans numpy pour générer des nombres aléatoires, randn() et rand() en font partie.
numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) renvoie un ou plusieurs exemples de valeurs de la distribution normale standard.
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn) L'échantillon aléatoire de est situé dans [0, 1).
import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4) print(arr1) print('******************************************************************') arr2 = np.random.rand(2,4) print(arr2)
Résultat :
[[-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]]
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