numpy.random.rand和numpy.random.randn有什么区别？从文档中可以知道，它们之间唯一的区别在于每个数字所绘制的概率分布不同，但是整体结构（维度）和使用的数据类型（float）相同。由于这个原因，我很难调试神经网络。 具体来说，我正在尝试重新实现Michael N...

我注意到在numpy.random.seed()中可以放置各种数字，例如numpy.random.seed(1)、numpy.random.seed(101)。这些不同的数字代表什么？如何选择这些数字？

我需要创建一个类，其中包含一个随机数生成器（即numpy.random.RandomState对象）作为参数。如果未指定此参数，则希望将其分配给当我们运行numpy.random.<random-method>时numpy使用的随机生成器。如何访问这个全局生成器？目前，我只是将模块...

假设我想要创建一个包含5个元素的列表或numpy数组，就像这样： array = [i, j, k, l, m] 其中： i 的范围在1.5到12.4之间 j 的范围在0到5之间 k 的范围在4到16之间 l 的范围在3到5之间 m 的范围在2.4到8.9之间. 这是一个展示部...

我已经使用numpy的随机功能有一段时间了，通过调用诸如np.random.choice()或np.random.randint()等方法。 我刚刚发现可以创建一个default_rng对象，或其他Generator对象： from numpy.random import default_r...

现在NumPy建议新的代码使用default_rng()实例而不是numpy.random，这让我思考如何使用它产生良好的结果，包括性能和统计方面。 以下是我最初想要编写的示例： import numpy as np class fancy_name(): def __init__(...