np.random.seed() n.random.seed([x])函数, x -- 改变随机数生成器的种子seed,x的值变化会影响随机数的产生,但是如果保持同一x不变,name在两次运行产生的随机数都相同,但x如果改变,则两次产生随机数不同。 不加x则前两组随机数没有任何关系,但是加上x之后,则产生相同的随机数,改变x又产生一组新的随机...
调用np.random.multivariate_normal()函数:使用确定的均值向量和协方差矩阵作为参数,调用np.random.multivariate_normal()函数生成随机样本。 调整样本数量:通过size参数,我们可以控制生成的随机样本的数量和形状。 实例演示 下面是一个简单的实例,演示如何使用np.random.multivariate_normal()函数生成符合二元正态分布的随机...
cov= np.eye(2)#协方差cov(X,Y)=0,方差D(X)=D(Y)=1dot_num = 300#len(mean) = 2,因此生成的正态矩阵维度为dot_num*len(mean)=300*2f_xy=np.random.multivariate_normal(mean,cov,dot_num)print(f_xy.shape)print(np.var(f_xy[:,0]),np.var(f_xy[:,1])) plt.scatter(f_xy[:,0]...
5)的区别random.random()用于生成一个0到1之间的随机浮点数，每次调用该函数都会生成一个新的随机数。
使用np.random.multivariate_normal生成二维正态分布数据: np.random.multivariate_normal函数用于生成指定均值和协方差矩阵的多元正态分布样本。对于二维正态分布,你需要指定均值(一个二维数组)和协方差矩阵(一个2x2的矩阵)。 python # 定义均值和协方差矩阵 mean = [0, 0] # 均值,这里设置为原点(0,0) cov ...
np.random.multivariate_normal方法浅析 从多元正态分布中抽取随机样本。 多元正态分布,多正态分布或高斯分布是一维正态分布向更高维度的推广。这种分布由其均值和协方差矩阵来确定。这些参数类似于一维正态分布的平均值(平均值或“中心”)和方差(标准差或“宽度”,平方)。
numpy的函数multivariate_normal的参数如下：multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)。一维正态分布中，mean参数对应均值μ，cov参数对应方差，size参数设定生成矩阵的维度。举例，设置均值为3，方差为1，生成100个点形成矩阵Y，并绘制散点图，打印方差接近设定值1。散点...
函数multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)在二维正太分布中，mean...
numpy.random.normal函数 对于numpy.random.normal函数,有三个参数(loc, scale, size),分别l代表生成的高斯分布的随机数的均值、方差以及输出的size.我想让loc和scale分别为(1, 2)的数组,而输出的是一个(2, 2)的数组。也是可行的。...numpy.random.multivariate_normal()函数解析 一.基本概念 1.1函数作用 ...
import numpy as np# 设置随机种子保证结果可重现np.random.seed(42)print(np.random.random(3)) # 每次运行结果相同 6、高级功能 import numpy as np# 多元正态分布mean = [0, 0]cov = [[1, 0.5], [0.5, 1]]print(np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=5))# 随机选择多个不重复...