import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成1000个均值为0、标准差为1的正态分布随机数 data = np.random.normal(0, 1, 10000) # 绘制直方图 plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g') plt.title("Normal Distribution") plt.show() 均匀分布(Uniform Distribution...
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)
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...
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...
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 ...
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...
>>> random.choice('abcdefg %^*f') 'd' 多个字符中选取特定数量的字符: >>> import random random.sample('abcdefghij',3) ['a', 'd', 'b'] 多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串: >>> import random >>> import string >>> string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','...
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...
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 #...
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"]); 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。