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
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...
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...
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]...
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...
python import numpy as np a=np.random.normal(loc=0, scale=1, size=10)print(a)运行上述代码，会得到类似如下的输出结果：[-1.17108555 0.50022674 1.11648026 -0.2705911 1.04075986 0.24461952 0.46638941 -1.12479168 0.9954613 1.44825159]这个输出展示了生成的10个符合标准...
np.random.normal()正态分布 高斯分布的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高...
1. np.random.normal函数的基本功能 np.random.normal是NumPy库中的一个函数,用于生成符合正态分布(也称为高斯分布)的随机数。其基本语法如下: python numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) loc:正态分布的均值(μ),即分布的中心位置。 scale:正态分布的标准差(σ),即分布的宽度。 size:...
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...