在Python中，numpy.random.rand和numpy.random.randn之间的区别
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在Python中，numpy.random.rand和numpy.random.randn之间的区别
numpy.random.rand和numpy.random.randn之间有什么区别？
根据文档，我知道它们之间唯一的区别是每个数字抽取的概率分布不同，但整体结构（维度）和使用的数据类型（浮点数）是相同的。因此，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 Nielson的《神经网络与深度学习》一书中提供的神经网络。原始代码可以在这里找到。我的实现与原始代码相同；然而，我在init函数中使用numpy.random.rand来定义和初始化权重和偏置，而不是原始代码中所示的numpy.random.randn函数。
然而，使用random.rand来初始化权重和偏置的代码不起作用。网络不会学习，权重和偏置不会改变。
导致这种奇怪行为的两个随机函数之间有什么区别？