使用 NumPy 随机生成矩阵
在科学计算领域中，随机数生成是一种常见的需求。在 Python 中，NumPy 库提供了众多生成随机矩阵的函数，可以轻松地实现随机数生成。本文将详细介绍 NumPy 中生成随机矩阵的各种方法。
- np.random.rand()
np.random.rand() 函数用于返回 [0, 1) 之间的随机浮点数，其形状由传入的参数决定。当传入一个整数 n 时，该函数将返回一个形状为 (n,) 的一维数组；当传入两个整数 m 和 n 时，该函数将返回一个形状为 (m, n) 的二维数组。例如：
import numpy as np
# 生成 3 个随机数
a = np.random.rand(3)
print(a)
# 生成 2x3 的随机矩阵
b = np.random.rand(2, 3)
print(b)
执行上述代码，可以得到如下结果：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-434874.html
[0.2621694 0.62861256 0.28465969]
[[0.83334357 0.84885107 0.28359312]
[0.85877295 0.76776167 0.09972184]]
- np.random.randn()
np.random.randn() 函数用于生成标准正态分布的随机数组，也即均值为 0，方差为 1 的正态分布。与 np.random.rand() 类似，其形状由传入的参数决定。例如：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-434874.html
import numpy as np
# 生成 3 个随机数
a = np.random.randn(3)
print(a)
# 生成 2x3 的随机矩阵
b = np.random.randn(2, 3)
print(b)
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