numbers) # 生成5x5的随机数数组,均值为0,标准差为1 random_array = np.random.normal(size=(5, 5)) print("5x5 random array: ", random_array) # 指定均值和标准差生成随机数 custom_distribution = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=10) print("Custom distribution:", custom_distribution)...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 生成泊松分布的...
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)
import numpy as np 选择分布:根据需要选择合适的分布函数,例如正态分布(normal distribution)、均匀分布(uniform distribution)、泊松分布(Poisson distribution)等。 生成随机数:调用相应的分布函数生成随机数。根据选择的分布函数不同,函数的参数也会有所不同。 以生成服从正态分布的随机数为例,使用numpy.random...
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) ...
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二项分布的渐近公式中得到。 在其后200年,高斯和拉普拉斯也分别发现了正态分布的概率密度函数。自然界中有许多符合正态分布的案例。例如,它可以描述样本受大量微小随机扰动影响的常见分布,其中...
mu,sigma=5,2# 新的均值和标准差s=np.random.normal(mu,sigma,1000)count,bins,ignored=plt.hist(s,30,density=True,alpha=0.7)plt.plot(bins,1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(bins-mu)**2/(2*sigma**2)),linewidth=2,color='r')plt.title('Custom Normal Distribution - how2matplotlib...
numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数 复制 # Generate a random number from a normal distribution 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 ...
# 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]) # ...
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#教程python...