array_1d)# 生成2D数组array_2d=np.random.normal(size=(3,4))print("2D array from numpyarray.com:\n",array_2d)# 生成3D数组array_3d=np.random.normal(size=(2,3,2))print("3D array from numpyarray.com:\n",array_3d) Python C
importnumpyasnp# 创建一个2x3的随机浮点数数组random_2d_array=np.random.rand(2,3)print("2D random array from numpyarray.com:")print(random_2d_array) Python Copy Output: 这个例子创建了一个2行3列的随机浮点数数组。多维数组在图像处理、矩阵运算和深度学习等领域非常有用。 3.2 重塑随机浮点数数组 ...
生成随机数numpy.random.normal numpy.random.normal(loc, scale, size) Loc:平均值。分布的中心;Scale:标准差;size:返回的数量例子: #从正态分布中生成随机nmber >>> normal_array = np.random.normal(5, 0.5, 10) >>> normal_array array([5.7267271 , 5.11429091, 4.72336917, 5.80205288, 4.50582939, 4.1...
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]) # Compute the dot product of the arrays dot_product = np.dot(a, b) 32...
random.normal(0, 1, 100) # 创建3D图像对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制3D Box Plot ax.boxplot([x, y, z]) # 添加标签和标题 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') ax.set_title('3D Box Plot') # 显示图像 ...
import random position = 0 walk = [position] steps = 1000 for i in range(steps): step = 1 if random.randint(0, 1) else -1 position += step walk.append(position) plt.figure() <matplotlib.figure.Figure at 0x2b54a588a20> plt.plot(walk[:100]) [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2b54d...
sample1=np.random.random((3,2))#生成3行2列从0到1的随机数print(sample1)'''[[0.17574158 0.94161903] [0.31902432 0.11888639] [0.93937211 0.57857994]]'''sample2=np.random.normal(size=(3,2))#生成3行2列符合标准正态分布的随机数print(sample2)'''[[ 1.25383118 -0.97649298] ...
numpy.random()模块补充了Python内置random模块的一些功能,用于高效/高速生成一些概率分布的样本数组数据。 In [1]:importnumpyasnp In [2]:fromrandomimportnormalvariate#从下面比较可以看到,numpy.random模块比Python内置random模块快20多倍In [4]: %timeit np.random.normal(size=1000000)31.6ms ±1.55ms per loop...
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。 复制 # Create two arrays a=np.array([1,2,3])b=np.array([4,5,6])# Compute the dot productofthe arrays dot_product=np.dot(a,b)32 ...
conv1 = Conv2D([batch_size, 28, 28, 1], 12, 5, 1)这个conv1的实例就代表了该层，自然也会包含该层所需要的参数，例如kernel weights, kernel bias，我们用 np.random.standard_noral(kernel_shape)生成对应的kernel weights和kernel bias。因为 np.random.standard_noral()生成的mean=0,stdev=1的随机...