1.np.random.rand()
作用：生成指定维度的**[0,1)**（不能取到1）范围之间的随机数，输入参数为维度。
p.random.rand(3,3,3)
print(a)
输出结果
[[[0.38513398 0.29103514 0.86919735]
[0.31253683 0.47210168 0.81230605]
[0.69020981 0.66477966 0.59045324]]
[[0.8010929 0.17551074 0.60361964]
[0.53449847 0.4181579 0.47568247]
[0.30433368 0.36806786 0.19938737]]
[[0.20444758 0.46681856 0.53593237]
[0.71683286 0.76895773 0.2643273 ]
[0.63406538 0.61606009 0.78252285]]]
代码2：
import numpy as np
a = np.random.randn(4,3)*100
输出结果：
[[ 89.65795714 65.92300167 128.74606647]
[ 13.73081805 -8.65262364 23.13151668]
[ 53.91378899 66.97398553 -25.40035029]
[164.65866819 127.31880557 143.79058532]]
rand 和 randn 的区别：
rand： 返回的是一个或一组服从0 - 1 均匀分布的随机样本值，随机样本值的取值范围是[0，1)，取不到1。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）
randn : 返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。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）。
2.np.random.randint()
作用：返回一个随机整型数，其范围为[low,high).如果没有写参数high的值，则返回[0,low)文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-720000.html
dom.randint(1,10,(3,3,3))#1，10是[1，10）；（3，3，3）指的是矩阵size
print(x)
输出：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-720000.html
[[[3 7 9]
[5 4 3]
[3 2 1]]
[[1 5 4]
[6 7 7]
[7 7 1]]
[[8 6 5]
[3 8 8]
[9 5 2]]]
到了这里，关于python创建随机矩阵的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
