np.random.rand用法

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生成特定形狀下[0,1)下的均勻分佈隨機數

• np.random.rand(a1,a2,a3…)生成形狀為(a1,a2,a3…),[0,1)之間的 均勻分佈 隨機數

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

生成特定形狀下的正態分佈隨機數

• 正態分佈即高斯分佈 np.random.randn(a1,a2,a3…)生成形狀為(a1,a2,a3…)的 均勻分佈 隨機數
• 如果想要生成滿足 $N(\mu ,$
  σ 2 ) N(\mu, \sigma^2) 其中 $\mu \mathrm{表}$
  示 平 均 值 , σ 2 表 示 方 差 \mu表示平均值, \sigma^2表示方差 , 可以使用語句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