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...
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...
正态分布=高斯分布 mean=loc=均值(或称期待值) stddev=scale=标准差 shape=size=输出形状,二者在处理这个参数时候(a,b)=[a,b],其中,numpy的normal对参数格式要求更灵活一些。 比如创建随机数的一行两列数组: np.random.normal([2])=np.random.normal((2))=np.random.normal(0,1,2)注意最后一种用法必须...
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) np.random.normal()给出均值为loc,标准差为scale的高斯随机数(场). numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
sigma * np.random.randn(...) + mu Examples >>> np.random.randn() 2.1923875335537315 #random Two-by-four array of samples from N(3, 6.25): >>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3 array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677], #random ...
importnumpyasnp# 生成一个3x5的正态分布随机矩阵,均值为0,标准差为1normal_matrix=np.random.normal(0,1,size=(3,5))print("Normal distribution matrix from numpyarray.com:")print(normal_matrix) Python Copy Output: 这个例子使用np.random.normal()函数生成了一个3×5的正态分布随机矩阵。参数0表示均...
numpy.random.poisson(lam=1.0, size=None)Draw samples from a Poisson distribution. 表示对一个泊松分布进行采样,size表示采样的次数,lam表示一个单位内发生事件的平均值,函数的返回值表示一个单位内事件发生的次数。 【例】假定某航空公司预定票处平均每小时接到42次订票电话,那么10分钟内恰好接到6次电话的概率...
numpy.random.binomial(n, p, size=None)Draw samples from a binomial distribution. 表示对一个二项分布进行采样,size表示采样的次数,n表示做了n重伯努利试验,p表示成功的概率,函数的返回值表示n中成功的次数。 【例】野外正在进行9(n=9)口石油勘探井的发掘工作,每一口井能够开发出油的概率是0.1(p=0.1)。
python--numpy⽣成正态分布数据及randintrandnnormal的使⽤正太分布：也叫（⾼斯分布Gaussian distribution），是⼀种随机概率分布 机器学习中numpy.random如何⽣成这样的正态分布数据，本篇博客记录这样的⽤法 import numpy as np # a = np.random.randint(1,10,size=2) # 最⼩值,最⼤值,数量 #...
normal_distribution plt.plot(x,p)package test import ( "fmt" "math/rand" "t...