在Python的Numpy库中,np.random.randn是一个非常有用的函数,它用于生成符合标准正态分布的随机数。标准正态分布,也称为高斯分布,是统计学和数据分析中最常见和最重要的分布之一。了解如何生成和使用这种分布的随机数对于数据科学、机器学习和统计分析等领域的从业者至关重要。 np.random.randn的基本用法 np.random....
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]] numpy.random.randint(low, high=None, size=None,...
np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None):生成一个指定范围内的均匀分布的随机数或随机数数组。 python random_array = np.random.uniform(1, 5, size=(2, 3)) print(random_array) 3. 生成标准正态分布的随机数 np.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成一个标准正态分布(均值为0,标准...
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...
np.random.randn(d0,d1,d2……dn) 1)当函数括号内没有参数时,则返回一个浮点数; 2)当函数括号内有一个参数时,则返回秩为1的数组,不能表示向量和矩阵; 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....
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...
一. np.random.rand()函数 语法:np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注意:使用方法与np.random.randn()函数相同。 作用: 通过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。 应用:在深度学习的Dropout正则化方法中,可以用于生成dropout随机向量(dl), ...
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...
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; ...
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, ...