numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。 3.numpy.random.randn()函数用法: 代码语言:javascript 复制 numpy.random.randn(d0, d1, ..., 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。 4.numpy.random.standard_normal()函数用法 代...
4.numpy.random.standard_normal()函数用法 numpy.random.standard_normal(size=None): 生产一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:标准正态分布随机样本 5.numpy.random.randint()函数用法: numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'): 生成一个整数或N维整数数组,取数范围:若high不为None时,...
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np.random.standard_normal() 标准正态分布随机取数,就一个可选参数size,用来指定维度 代码语言:javascript 复制 np.random.standard_normal() 代码语言:javascript 复制 -2.098773908831827 代码语言:javascript 复制 np.random.standard_normal(10) 代码语言:javascript 复制 array([-1.85559768, 0.55097131, -0.36372358...
8.np.random.standard_normal(size=None) 同:np.random.randn(d0,d1,...,dn),参数形式不同 np.random.standard_normal((2,5)) array([[ 0.9860204 , -0.01338097, -2.35422435, -0.46540609, 1.86221193], [-0.52405505, 0.07280193, -0.13776652, -1.03335881, -1.62485683]]) ...
numpy.random.standard_normal(size=None):生产一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:标准正态分布随机样本。 >>>import numpy as np >>>np.random.standard_normal(10) #生成shape = 10的、满足标准正态分布的一维随机数组 Out[1]: array([-1.22636697, -1.23204532, 1.53296935, -0.43775173, -0.92269813, ...
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...
xn = xn + 0.15 * np.random.standard_normal(len(xn)) ❷ yn = f(xn) + 0.25 * np.random.standard_normal(len(xn)) ❸ In [30]: reg = np.polyfit(xn, yn, 7) ry = np.polyval(reg, xn) In [31]: create_plot([x, x], [f(x), ry], ['b', 'r.'], ...