Numpy randn rand 及数组转换

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Numpy randn rand 及数组转换相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

import numpy as np #生成(2,3)的矩阵: #np.random.randn(d0,d1,d2……dn) #当函数括号内没有参数时,则返回一个浮点数; #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; #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; #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). #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。 arr1 = np.random.randn(2,3) print(arr1) ‘‘‘[ [-1.2380651 0.75684318 1.62318391] [ 1.20602351 1.40564368 1.02228324] ]‘‘‘ #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), arr2 = np.random.rand(2,3) print(arr2) ‘‘‘[ [0.15351293 0.15763324 0.3304003 ] [0.40442807 0.83639993 0.08259571] ]‘‘‘ randn [ [-1.2380651 0.75684318 1.62318391] [ 1.20602351 1.40564368 1.02228324] ] rand [ [0.15351293 0.15763324 0.3304003 ] [0.40442807 0.83639993 0.08259571] ] #数组转矩阵 arr = [[34.3410796778,108.9411163330,4.340],[34.3409733729,108.9433050156,8.94]] print(arr) ‘‘‘[ [34.3410796778, 108.941116333, 4.34], [34.3409733729, 108.9433050156, 8.94] ]‘‘‘ arr_array=np.array(arr) print(arr_array) ‘‘‘[ [ 34.34107968 108.94111633 4.34 ] [ 34.34097337 108.94330502 8.94 ] ]‘‘‘

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numpy.random.randn()与rand()的区别

Python 中 numpy.random.rand 与 numpy.random.randn 之间的区别

numpy的随机数组

Numpy学习—np.random.randn()np.random.rand()和np.random.randint()

Numpy学习—np.random.randn()np.random.rand()和np.random.randint()

[转]numpy.random.randn()用法