numpy - numpy.zeros 和 numpy.random.randn 的 numpy 参数不一致的任何原因

Question

我正在使用 numpy zeros 和 numpy.random.randn 实现计算

W1 = np.random.randn(n_h, n_x) * .01
b1 = np.zeros((n_h, 1))

我不知道为什么 random.randn() 可以接受两个整数，而 零()需要一个元组。有充分的理由吗？

干杯，JChen。

Answer 1

很可能这只是历史问题。 numpy由先前的几个包合并而成，并有长期的发展。一些怪癖得到了清理，其他的则保持原样。

randn(d0, d1, ..., dn)
zeros(shape, dtype=float, order='C')

randn有这个注释:

This is a convenience function. If you want an interface that takes a tuple as the first argument, use numpy.random.standard_normal instead.

standard_normal(size=None)

与 *很容易将元组传递给 randn :

np.random.randn(*(1,2,3))

np.zeros需要几个关键字参数。 randn才不是。您可以使用 (*args, **kwargs) 定义 Python 函数。签名。但是接受一个元组，尤其是一个常见用法为 shape 的元组。 ，更适合。但这是一个见仁见智的问题。
np.random.rand和 np.random.random_sample是另一个这样的一对。最有可能 rand和 randn是旧版本，standard_normal和 random_sample是较新的，旨在符合更常见的 tuple风格。