np.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成一个形状为(d0, d1, ..., dn)的数组,数组中的元素服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)。 python np.random.randn(3, 2) np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None):生成一个形状为size的数组,数组中的元素服从以loc为均值、scale为标准差的...
3. 当函数括号内有两个及以上参数时,则返回对应维度的数组,能表示向量或矩阵; 4. np.random.standard_normal()函数与np.random.randn()类似,但是np.random.standard_normal()的输入参数为元组(tuple)。 5. np.random.randn()的输入通常为整数,但是如果为浮点数,则会自动直接截断转换为整数。 作用:通过本函数...
random_array = np.random.randn(3, 2) print(random_array) 这将生成一个3行2列的二维数组,每个元素都是从标准正态分布中抽取的随机数。除了标准正态分布,你还可以使用np.random.randn生成其他类型的数据,如整数或字符串等。例如: 生成指定范围内的随机整数: import numpy as np random_integer = np.random...
一、np.random.rand() 本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1。 >>> import numpy as np >>> np.random.rand() 0.21844306516262169 >>> np.random.rand() 0.581733668489196 >>> np.random.rand(1) array([0.27682255]) >>> np.random.rand(...
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"""2importnumpy as np3print(np.random.randn(3,3))45"""生成1000×72的数组,0-1之间的均匀分布,random.rand(a,b)与而random.random((a,b))作用一样,但是rand后跟元素的格式,而random后跟元组的格式"""6importnumpy as np7train_x...
train_x = np.random.random((1000,72)) 补充:Python元组、数组、列表的区别 Python没有数组: 只有元组(tuple)和列表(list); 元组一旦创建不可改变,例如:aa=tuple(1,2,3); 元组不能追加(append)元素,弹出(pop)元素等; 只能对元组中的元素进行索引aa[0],不能对其中的元组进行赋值aa[0]=8; ...
v1 = np.random.randn() v2 = np.random.randn(3,4) print(v1) print(v2) 输出结果为: 0.47263651836701953 [[-0.23431214 0.97197099 0.52845269 -0.45246824] [-1.1266395 -1.60040653 -2.64602615 -0.19457032] [-0.520287 -1.0799122 0.08441667 0.34980224]] ...
np.random.rand()函数用于生成在区间[0,1)上服从均匀分布的随机数。该函数能产生一个或多个随机样本值，这些值位于0到1之间，但不包含1。相比之下，np.random.randn()函数则用于生成遵循标准正态分布的随机样本。标准正态分布的均值为0，标准差为1。此函数返回一个或多个随机样本，其分布符合标准...
numpy.random.randn(d1,d2,d3...dn):生成一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:正态分布的随机样本数。 >>>import numpy as np >>>np.random.randn(10) #生成shape = 10的、满足正态分布的一维随机数组 Out[1]: array([-2.68867714, 1.30553568, -1.89705101, 0.22017578, 0.17460159, ...
来自中文官网的解释:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/random.html 如果指定了 weight 序列,则根据相对权重进行选择。 或者,如果给出 cum_weights 序列,则根据累积权重(可能使用 itertools.accumulate() 计算)进行选择。 例如,相对权重[10, 5, 30, 5]相当于累积权重[10, 15, 45, 50]。 在内部,相...