在Python中,使用NumPy和Matplotlib库来实现这个任务。以下是一个示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成正态分布随机数据 mean = 0 # 均值 std_dev = 1 # 标准差 size = 1000 # 生成的随机数个数 data = np.random.normal(mean, std_dev, size) # 绘制直方图 plt.hist...
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘I’): 生成整数,取值范围为[low, high),若没有输入参数high,则取值区间为[0, low)。 import numpy as np v1 = np.random.randint(5) v2 = np.random.randint(1,high = 5) v3 = np.random.randint(1,high = 5,size = [3,4]) pri...
np.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0, 1)之间的均匀分布的随机数数组,形状由参数d0, d1, ..., dn指定。 python random_array = np.random.rand(2, 3) print(random_array) np.random.random(size=None):生成一个[0, 1)之间的均匀分布的随机浮点数,或指定形状的随机浮点数数组。 pyt...
np.random.normal()函数是numpy库中用于生成符合高斯分布随机数的函数。其基本语法为np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)，其中loc表示高斯分布的均值，scale表示标准差，size决定输出的形状。例如，np.random.normal(loc=1, scale=2, size=5)会生成5个符合均值为1，标准差为2的高...
np.random.normal()是一个随机产生正态分布数值的函数,该函数要满足函数内参数的约束,normal这里是正态的意思。我在看孪生网络的时候看到这样的一个例子:numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) ,意义如下: 参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的...
从NumPy 1.17开始，推荐使用Generator对象而不是直接使用np.random.*函数 rng = np.random.default_rng(seed=42)print(rng.random(3))print(rng.integers(0, 10, size=5))对于需要加密安全的随机数，应使用Python的secrets模块而非np.random。在科学实验中，设置随机种子对于结果可复现性非常重要。下一个章节中...
函数语法:`np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)` 参数: - `loc`:正态分布的均值(默认值为0.0) - `scale`:正态分布的标准差(默认值为1.0) - `size`:输出样本的大小,可以是一个整数或一个整数元组(默认为None) 返回值: -返回生成的服从正态分布的随机样本 示例: python import numpy as...
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...
输出的shape,默认为None,只输出一个值 我们更经常会用到np.random.randn(size)所谓标准正态分布(μ=0, σ=1),对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size) 分类: Python Buy me a cup of coffee ☕. 0 0 « 上一篇: numpy数组的分割与合并 » 下一篇: README.md编写 posted...
np.random.normal()函数语法为:np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None),其作用:返回一组符合高斯分布的概率密度随机数。 其中,loc为高斯概率分布的均值;scale为高斯概率分布的标准差;size为输出的shape,默认为None,只输出一个值。 例如,np.random.normal(loc=0, scale=1, size)表示标准正太分布(μ...