# 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程安全的 # 如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者使用random.seed()来设置相同的随机数种子。 np.random.seed(1234567890) a = np.random.randint(1, 10, size=10) np.random.seed(1234567899) b = np.rando...
import numpy as npnp.random.randn(3,3) # 从标准正太分布中返回样本np.random.rand(3,3) # 从0-1均匀分布分布中返回样本np.random.randint(0, 10, size=(3,3)) # 返回随机的整数,左闭右开区间[)np.random.random_integers(0, 10, (3,3)) # 返回随机的整数,位于闭区间[]np.random.random((3...
np.random.normal(loc,scale,size) 生成指定均值和标准差的正态分布随机数,参数分别代表着均值标准差和随机数的个数,只能生成一维数组,可以配合reshape()使用 np.random.randn(3)#返回三个值np.random.randn(3,4) np.random.normal(10)#只返回一个值np.random.normal(2,0.5,10).reshape(2,5) 4.均匀分布...
+ mu`` Examples --- >>> np.random.randn() 2.1923875335537315 #random Two-by-four array of samples from N(3, 6.25): >>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3 array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677], #random [ 0.39924804, 4.68456316, 4.99394529, 4.84057254]]) #random ...
numpy.random的模块简介 1.随机数生成函数(Random Number Generation Functions): 这个模块包含了用于生成随机数的基本函数,如rand()、randn()、randint()等。 例如,rand()生成0到1之间均匀分布的随机数,randn()生成标准正态分布的随机数,randint()生成整数随机数。
opt.seed = random.randint(1, 10000)print("Random Seed: ", opt.seed) torch.manual_seed(args.seed)# 为CPU设置随机种子ifcuda: torch.cuda.manual_seed(seed)# 为当前GPU设置随机种子torch.cuda.manual_seed_all(seed)# 为所有GPU设置随机种子 ...
array11=np.random.randint(low=1,high=10,size=(2,3,4),dtype=np.int32) display(array11) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ② 结果如下 3)与正态分布有关的几个随机函数:np.random.randn()和np.random.normal() np.random.randn 生成服从均值为0,标准差为1的标准正态分布随机数; ...
区别：np.random.randn() ⽣成服从标准正态分布，可以传n个参数，代表着维数 np.random.normal(loc,scale,size) ⽣成指定均值和标准差的正态分布随机数，参数分别代表着均值标准差和随机数的个数，只能⽣成⼀维数组，可以配合reshape()使⽤np.random.randn(3) #返回三个值 np.random.randn(3,4)np...
dev. of 7 runs, 10000 loops each) %timeit torch.nonzero(ct_data) 31.6 µs± 148 ns per loop (mean± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) ND tensor import numpy as np import torch data = np.random.randn(16, 3, 512) t_data = torch.as_tensor(data) ct_data = torch.as...
python的np.random.randn(,)和np.random.rand( , )、np.random.random( ( ) )的区别 1 """生成3×3的数组,随机数服从N(0,1)的正态分布,即n指normal""" 2 import numpy asnp3 print(np.random.randn(3,3)) 4 5 """生成1000×72的数组,0-1之间的均匀分布,random.rand(a,b)与而random ...