理解NumPy中的随机函数：np.random.randn(), np.random.rand(), 和 np.random.random()

NumPy是Python中一个广受欢迎的数值计算库，它提供了大量的函数和工具，用于处理大型多维数组和矩阵，以及进行各种数值计算。在NumPy中，有几个用于生成随机数的函数，它们分别是np.random.randn(), np.random.rand(), 和 np.random.random()。虽然这些函数都用于生成随机数，但它们之间有着明显的区别。

np.random.randn()

np.random.randn()函数用于生成服从标准正态分布的随机数。标准正态分布，也称为高斯分布，是一种概率分布，其概率密度函数呈钟形曲线，均值为0，标准差为1。np.random.randn()函数可以生成一维或多维的数组，数组的形状由传入的参数决定。

例如，np.random.randn(3, 4)将生成一个3行4列的二维数组，数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。

np.random.rand()

np.random.rand()函数用于生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。这个函数也可以生成一维或多维的数组，数组的形状由传入的参数决定。

例如，np.random.rand(3, 4)将生成一个3行4列的二维数组，数组中的每个元素都是在[0, 1)区间内随机生成的。

np.random.random()

np.random.random()函数与np.random.rand()函数在功能上是相同的，都是用于生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。这两个函数可以互换使用，没有本质的区别。

总结

这三个函数的主要区别在于它们生成的随机数的分布类型不同：

• np.random.randn()生成服从标准正态分布的随机数；
• np.random.rand()和np.random.random()生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。

在实际应用中，我们需要根据具体的需求选择合适的函数来生成随机数。例如，如果我们需要模拟一个自然现象，其分布符合正态分布，那么就应该使用np.random.randn()；如果我们需要生成一个在[0, 1)区间内的随机概率值，那么就可以使用np.random.rand()或np.random.random()。

最后，需要注意的是，由于这些函数都是基于随机数生成器，所以每次运行代码时生成的随机数可能会有所不同。如果需要得到可复现的结果，可以在代码开始处设置随机数种子，例如使用np.random.seed(0)。

以上就是关于NumPy中np.random.randn(), np.random.rand(), 和 np.random.random()这三个函数的详细解释和比较。希望能够帮助读者更好地理解和使用这些函数。