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Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和区别介绍

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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。

参考:

https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/86423754

https://www.cnblogs.com/BBS2013/p/12839042.html

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