Numpy.random中的rand与normal的对比

在本文中，我们将详细研究Numpy.random.rand()方法和Numpy.random.normal()方法之间的主要区别。

• 关于random:对于随机变量，我们使用 .rand()

numpy.random.rand (d0, d1，…，dn):

创建指定形状和的数组,用随机值填充它。

参数 :

d0, d1, …, dn : [int, optional] 我们需要的返回数组的尺寸。 如果没有给出参数，则返回一个单一的Python float 将被返回。

返回 :定义形状的数组，用随机值填充。

• 关于normal:对于随机变量，我们使用 .normal()
  numpy.random.normal(loc = 0.0, scale = 1.0, size = None):创建一个指定形状的数组，并将其填充为随机值，这实际上是正态(高斯)分布的一部分。这一分布因其独特的形状又被称为钟形曲线。

  参数 :

loc : [float or array_like]分布的平均值。分布的平均值。
scale : [float or array_like]标准 分布的推导。
size : [int或int图元]。输出形状给定为（m, n, k），那么 mnk的样本被抽取。如果大小是 无（默认），则返回一个单一的值 将被返回

返回 :

定义形状的数组，按照正态分布填充 随机值，符合正态 分布。

代码1:随机构造1D数组

# Python Program illustrating
# numpy.random.rand() method

import numpy as geek

# 1D Array
array = geek.random.rand(5)
print("1D Array filled with random values : \n", array)

输出 :

1D Array filled with random values : 
 [ 0.84503968  0.61570994  0.7619945   0.34994803  0.40113761]

代码2:按照高斯分布随机构造1D数组

# Python Program illustrating
# numpy.random.normal() method

import numpy as geek

# 1D Array
array = geek.random.normal(0.0, 1.0, 5)
print("1D Array filled with random values "
    "as per gaussian distribution : \n", array)
# 3D array
array = geek.random.normal(0.0, 1.0, (2, 1, 2))
print("\n\n3D Array filled with random values "
    "as per gaussian distribution : \n", array)

输出 :

1D Array filled with random values as per gaussian distribution : 
 [-0.99013172 -1.52521808  0.37955684  0.57859283  1.34336863]

3D Array filled with random values as per gaussian distribution : 
 [[[-0.0320374   2.14977849]]

 [[ 0.3789585   0.17692125]]]

代码3:演示NumPy中随机与正常的图形表示的Python程序

# Python Program illustrating
# graphical representation of
# numpy.random.normal() method
# numpy.random.rand() method

import numpy as geek
import matplotlib.pyplot as plot

# 1D Array as per Gaussian Distribution
mean = 0
std = 0.1
array = geek.random.normal(0, 0.1, 1000)
print("1D Array filled with random values "
    "as per gaussian distribution : \n", array);

# Source Code :
# https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/
# generated/numpy-random-normal-1.py
count, bins, ignored = plot.hist(array, 30, normed=True)
plot.plot(bins, 1/(std * geek.sqrt(2 * geek.pi)) *
        geek.exp( - (bins - mean)**2 / (2 * std**2) ),
        linewidth=2, color='r')
plot.show()


# 1D Array constructed Randomly
random_array = geek.random.rand(5)
print("1D Array filled with random values : \n", random_array)

plot.plot(random_array)
plot.show()

输出 :

1D Array filled with random values as per gaussian distribution : 
 [ 0.12413355  0.01868444  0.08841698 ..., -0.01523021 -0.14621625
 -0.09157214]

​

1D Array filled with random values : 
 [ 0.72654409  0.26955422  0.19500427  0.37178803  0.10196284]

注意:
在代码3中，图1清楚地显示了高斯分布，因为它是由random.normal()方法生成的值创建的，因此遵循了高斯分布。图2不遵循任何分布，因为它是由random.rand()方法生成的随机值创建的。