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uniform(1, 6, 10) # 产生10个[1,6)之间的整型随机数 random.randint(1, 6, 10) # 产生2x5的标准正态分布样本 random.normal(size=(5, 2)) # 产生5个,n=5,p=0.5的二项分布样本 random.binomial(n=5, p=0.5, size=5) a = np.arange(10) # 从a中有回放的随机采样7个random.choice(a, ...
6,10)# 产生10个[1,6)之间的整型随机数random.randint(1,6,10)# 产生2x5的标准正态分布样本random.normal(size=(5,2))# 产生5个,n=5,p=0.5的二项分布样本random.binomial(n=5, p=0.5, size=5)
均值为3,方差为6.25,标准差为2.5的2X4数列 See Also --- standard_normal : Similar, but takes a tuple as its argument. standard_normal : Similar, but takes a tuple as its argument.np.random.normal()p(x)=1√2πσ2e−(x−μ)22σ2(2)(2)p(x)=12πσ2e−(x−μ)22σ2p(x...
(self): """ 从多元标准正态分布中抽样每个臂的上下文向量。 Returns --- context : :py:class:`ndarray <numpy.ndarray>` of shape `(D, K)` 对于每个 `K` 赌博机臂,从标准正态分布中抽样的 `D` 维上下文向量。 """ return np.random.normal(size=(self.D, self.K)) def oracle_payoff(self,...
np.random.randn(d0, d1, …, dn) 功能:从标准正态分布中返回一个或多个样本值 np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) oc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:float 此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高) size:int or...
import numpyimport pylab# Build a vector of 10000 normal deviates with variance 0.5^2 and mean 2mu, sigma = 2, 0.5v = numpy.random.normal(mu,sigma,10000)# Plot a normalized histogram with 50 binspylab.hist(v, bins=50, normed=1) # matplotlib version (plot)pylab.show()# Compute...
np.random.normal()的意思是一个正态分布,normal这里是正态的意思。下面举一个例子: random.normal(loc=0.5, scale=1e-2, size=shape) 1. 解释一下: 1,参数 loc(float) :正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布。 2,参数 scale(float):正态分布的标准差,对...
import numpy as np # 创建2行3列，取值范围为标准正态分布的数组 np.random.randn(3,2) ''' ...
[Numpy Documentation]( 代码示例: import numpy as np#生成随机复数序列complex_signal = np.random.normal(0, 1, 10) + 1j*np.random.normal(0, 1, 10)#进行FFT计算fft_result = np.fft.fft(complex_signal)#输出结果print("输入复数序列:", complex_signal) print("FFT结果:", fft_result) ...