(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100) # 计算概率密度函数值 pdf_values = norm.pdf(x, mu, sigma) # 绘制概率密度函数图 plt.plot(x, pdf_values, 'r-', lw=2, label='Normal Distribution PDF') plt.title('Probability Density Function of Normal Distribution') plt.xlabel('x') plt.ylabel...
full_like 和这两个完全一样，除了你可以创建一个与另一个矩阵具有相同形状的矩阵但是这些矩阵是使用自定义值填充的。array = np.array([[1, 4, 6, 8], [9, 4, 4, 4], [2, 7, 2, 3]]) array_w_inf = np.full_like(array, fill_value=np.pi, dtype=np.float32)array_w_inf array([[3...
还可以使用normal distribution方法来初始化数组,均值为0、方差为1 >>np.random.randn(3,4) array([[ 0.05971094, 1.57336808, -0.56372917, 1.58623654], [-0.82797012, 0.19435163, 1.64495295, 0.07486049], [-0.97815692, 1.4891987 , 0.65185811, -0.53984805]]) 为了更加直观的表示上面的函数,将使用matplotlib将...
price_std=diamonds["price"].std() #Drawfromaperfectnormaldistribution perfect_norm=np.random.normal(price_mean,price_std,size=1000000) sns.kdeplot(diamonds["price"],ax=ax) sns.kdeplot(perfect_norm,ax=ax) plt.legend(["Price","PerfectNormalDistribution"]); 这可以通过在完美正态分布之上绘制钻...
from __future__ import print_function import numpy as np A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8") print("A\n", A) inverse = np.linalg.inv(A) print("inverse of A\n", inverse) print("Check\n", A * inverse) 小测验 - 创建矩阵 ...
plt.legend(["Price","Perfect Normal Distribution"]); 这可以通过在完美正态分布之上绘制钻石价格的 KDE 来实现,以使差异可见。 np.rint 如果你想将数组的每个元素四舍五入到最接近的整数, rint 是一个漂亮的小函数。当你想将类概率转换为二进制分类中的类标签时,可...
@注意: 通用函数(ufunc)是NumPy中的一个重要概念,而不是一个具体的库,ufunc是universal function的缩写。 2. 元素查找 2.1 np.where numpy.where 根据给定条件返回数组中满足条件元素,对应的索引。它的语法如下: numpy.where(condition[, x, y]) a. 参数说明: condition:一个布尔型数组或条件表达式,指定了要...
samples = np.random.normal(size=(4, 4)) # get a 4 × 4 array of samples from the standard normal distribution # np.random.seed(1234) # NumPy’s random number generation seed """ 随机漫步 """ # 一次生成一个随机漫步 nsteps = 1000 ...
price_std = diamonds["price"].std() # Draw from a perfect normal distribution perfect_norm = np.random.normal(price_mean, price_std, size=1000000) sns.kdeplot(diamonds["price"], ax=ax) sns.kdeplot(perfect_norm, ax=ax) plt.legend(["Price", "Perfect Normal Distribution"]); 1. 2. ...
perfect_norm=np.random.normal(price_mean,price_std,size=1000000) sns.kdeplot(diamonds["price"],ax=ax) sns.kdeplot(perfect_norm,ax=ax) plt.legend(["Price","PerfectNormalDistribution"]); 这可以通过在完美正态分布之上绘制钻石价格的 KDE 来实现,以使差异可见。