正态分布（Normal Distribution）又叫高斯分布，是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下...
对数正态分布(log-normal distribution)是指数与正态分布的乘积分布。截断的对数正态分布是对数正态分布的一种变体,其取值范围在给定的上下界之间。对数正态分布在统计学、金融学等领域有广泛的应用。 具体实现代码如下: 代码语言:txt 复制 import numpy as np def truncated_lognormal(mean, sigma, lower, upper,...
importnumpyasnp# 生成单个随机数single_number=np.random.normal()print("Single random number from numpyarray.com:",single_number)# 生成5x5的随机数数组random_array=np.random.normal(size=(5,5))print("5x5 random array from numpyarray.com:\n",random_array)# 指定均值和标准差custom_distribution=n...
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二项分布的渐近公式中得到。 在其后200年,高斯和拉普拉斯也分别发现了正态分布的概率密度函数。自然界中有许多符合正态分布的案例。例如,它可以描述样本受大量微小随机扰动影响的常见分布,其中...
normal_distribution_matrix = np.random.randn(3, 3)print("正态分布矩阵:")print(normal_distribution_matrix)```运行这段代码，将分别输出3x3的随机数矩阵和正态分布矩阵。重组，即改变矩阵的行列维度，可以通过numpy中的reshape()函数来实现。而转置，则是将矩阵元素沿着主对角线进行互换，这可以通过矩阵的.T...
# 生成正态分布的随机数normal_distribution = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(3,3)) 4.2 均匀分布 # 生成均匀分布的随机数uniform_distribution = np.random.uniform(low=0, high=1, size=(3,3)) 4.3 泊松分布 # 生成泊松分布的随机数poisson_distribution = np.random.poisson(lam=5, size...
importnumpyasnp# 生成一个均值为0,标准差为1的3x3正态分布随机数组normal_array=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=(3,3))print("Normal distribution array from numpyarray.com:",normal_array) Python Copy Output: 这个示例生成了一个3×3的正态分布随机数组,均值为0,标准差为1。
# 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]) b = np.array([4, 5, 6]) ...
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 1. 2. 3. 6、线性代数函数 numpy.dot:计算两个数组的点积。 # Create two arrays
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二项分布的渐近公式中得到。 在其后200年,高斯和拉普拉斯也分别发现了正态分布的概率密度函数。自然界中有许多符合正态分布的案例。例如,它可以描述样本受大量微小随机扰动影响的常见分布,其中...