numpy.random 中rand和randn 函数的区别

在学习numpy时，遇到了rand和randn两个函数，一开始不注意还把这俩当成同一个函数了。后来从网上查到，rand产生的是位于（0， 1）内的随机数，我猜测可能是服从标准均匀分布的随机数；randn产生的是服从正态分布的随机数，但是正态分布的参数（均值和方差）没有查到。因此就想着自己试验一下，试着找到这两个问题的答案。
下面以randn函数为例：
一开始想着如果是正态分布的话，那反映到图形上就是一个钟形，如果能得到一个钟形，就说明是正态分布；进一步如果是正态分布，从坐标轴上就可大概看出参数是多少，比如如果是标准正态，参数就是（0，1）。因此想到了用matplotlib提供的画图函数，具体点是

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(randn(100))
plt.show()

得到的图形是这样的：

才明白过来，这个只是个一维的数组，与那个经典的钟形相去甚远。因此决定换个办法。
又想到了，假如这是个正态分布，那么便可直接求其均值和方差，如果得到（0，1）便可说明其是标准正态分布：
1> 求均值

2> 求方差

可以看到随着生成的随机数的数量的增大，均值逐渐趋向于0，方差逐渐趋向于1，因此可以验证randn生成的是参数为（0， 1）的正态分布的随机数。
当然这里必须要强调的一点就是，以上全部基于随机数确实是属于正态分布的假设。
同理，也可以得到rand生成的是（0，1）上的标准均匀分布随机数。
最后有感慨的一点就是，知识应该就是要串联起来，旧知识带动新知识，自己动手去应用，去解决新问题，这样的学习才是真的有意思。

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