numpy.random.rand:在区间[0,1]内从均匀分布生成随机数数组。 # Generate a 1-dimensional array of random numbersrandom_array= np.random.rand(5)[0.354633110.676598890.58652930.771270350.13949178] numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数。 # Generat...
使用NumPy的numpy.random模块可以生成各种常见的概率分布,让随机数的生成符合一定的规则 正态分布(Normal Distribution): 生成方法:使用numpy.random.normal()函数生成。需要指定均值(loc)和标准差(scale)。 特点:正态分布是一种对称的、钟形曲线分布,均值、中位数和众数相等。它具有良好的数学性质,广泛用于自然现象、...
Feel free to experiment(积极地尝试) with other distributions for the steps other than equal-sized coin flips(硬币试验). You need only use a different random number generation function, like normal to generate normally distribute steps with some mean and standard deviation(标准差) importsys steps ...
numpy.random.rand:在区间[0,1]内从均匀分布生成随机数数组 # Generate a 1-dimensional array of random numbersrandom_array= np.random.rand(5)[0.35463311 0.67659889 0.5865293 0.77127035 0.13949178] numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数 # Generate a random number from a normal distributionrand...
# Generate a random number from a normal distribution random_number=np.random.normal()-0.6532785285205665 1. 2. 3. 6、线性代数函数 numpy.dot:计算两个数组的点积。 复制 # Create two arrays a=np.array([1,2,3])b=np.array([4,5,6])# Compute the dot productofthe arrays ...
numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数 # Generate a random number from a normal distribution random_number = np.random.normal() -0.6532785285205665 6、线性代数函数 numpy.dot:计算两个数组的点积。 # Create two arrays a = np.array([1, 2, 3]) ...
# Generate a random number from a normal distribution random_number=np.random.normal()-0.6532785285205665 6、线性代数函数 numpy.dot:计算两个数组的点积。 代码语言:javascript 复制 # Create two arrays a=np.array([1,2,3])b=np.array([4,5,6])# Compute the dot productofthe arrays ...
随机数standard_normal=np.random.normal()print(f"Standard normal random number from numpyarray.com:{standard_normal}")# 生成均值为5,标准差为2的正态分布随机数数组custom_normal=np.random.normal(loc=5,scale=2,size=(4,4))print(f"Custom normal distribution from numpyarray.com:\n{custom_normal}...
Generate a 2 x 4 array of ints between 0 and 4, inclusive: >>> np.random.randint(5, size=(2, 4)) array([[4, 0, 2, 1], # random [3, 2, 2, 0]]) Generate a 1 x 3 array with 3 different upper bounds >>> np.random.randint(1, [3, 5, 10]) ...
特殊的 numpy接口@得到指定范围内的浮点数矩阵 使用uniform函数(均匀分布) 使用上一节介绍的公式 numpy得到指定范围内的整数矩阵 js@指定范围内的随机数 reference link 指定范围内的随机数 python@得到不重复的指定范围内的随机数🎈 python自带实现(sample) ...