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:
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:
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:
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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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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