Numpy randn rand 及數組轉換
阿新 • • 發佈：2018-05-07
randn rand
import numpy as np
#生成（2,3）的矩陣：
#np.random.randn(d0,d1,d2……dn)
#當函數括號內沒有參數時，則返回一個浮點數；
#當函數括號內有一個參數時，則返回秩為1的數組，不能表示向量和矩陣；
#當函數括號內有兩個及以上參數時，則返回對應維度的數組，能表示向量或矩陣；
#np.random.standard_normal（）函數與np.random.randn()類似，
#但是np.random.standard_normal（）的輸入參數為元組（tuple）.
#np.random.randn()的輸入通常為整數，但是如果為浮點數，則會自動直接截斷轉換為整數。
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)
#註：使用方法與np.random.randn()函數相同
#作用：
#通過本函數可以返回一個或一組服從“0~1”均勻分布的隨機樣本值。隨機樣本取值範圍是[0,1)，不包括1。
#應用：在深度學習的Dropout正則化方法中，可以用於生成dropout隨機向量（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]
]
#數組轉矩陣
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 ]
]‘‘‘
Numpy randn rand 及數組轉換