本文实例讲述了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 简单来说,正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。一般的正态分布可以vb.net教程C#教
importnumpyasnp# 定义均值向量和协方差矩阵mean=[0,1]cov=[[1,0.5],[0.5,2]]# 生成二维正态分布的随机数multivariate_normal=np.random.multivariate_normal(mean,cov,size=5)print("Multivariate normal distribution from numpyarray.com:\n",multivariate_normal) Python Copy Output: 这个例子展示了如何生成...
# 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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 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 代码语言:javascript ...
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...
# a = np.random.randint(1,10,size=2) # 最小值,最大值,数量 # print(a) # b = np.random.randn(2) # 数量 # print(b) # c = np.random.normal(2) # 数量 # print(c) # d = np.random.normal(loc=0,scale=1,size=2) #均值mean,标准差std,数量 ...
# a = np.random.randint(1,10,size=2) # 最小值,最大值,数量 # print(a) # b = np.random.randn(2) # 数量 # print(b) # c = np.random.normal(2) # 数量 # print(c) # d = np.random.normal(loc=0,scale=1,size=2) #均值mean,标准差std,数量 ...
# 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Create two arrays a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # ...
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...
Python Copy Output: 在这个例子中,我们首先使用np.random.normal()函数生成1000个符合正态分布的随机数。然后,我们使用plt.hist()函数绘制直方图,并使用plt.plot()函数绘制理论密度曲线。最后,我们添加标题和轴标签,并显示图形。 4. 自定义正态分布图
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 #...