np.random.randn()函数可以生成一维或多维的数组,数组的形状由传入的参数决定。 例如,np.random.randn(3, 4)将生成一个3行4列的二维数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。 np.random.rand() np.random.rand()函数用于生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。这个函数也可以生成一维
numpy.random.randn()与numpy.random.rand()都是numpy中常用的用来产生随机数的函数,虽然看起来非常相似,但是具体的功能还是差别很大。 1、功能如下: numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中。 2...
random.randn() Therandom.randn()function returns an array of specified shape, filled with random floats sampled from a normal (Gaussian) distribution of mean 0 and variance 1. Example: python # Generate a 2x2 array of random floats from a normal distributionrandom_array_normal = np.random.ra...
np.random.random_integers(1,size=5) array([1,1,1,1,1]) 4 生成[0,1)之间的浮点数 numpy.random.random_sample(size=None) numpy.random.random(size=None) numpy.random.ranf(size=None) numpy.random.sample(size=None) print('---random_sample---')print(np.random.random_sample(size=(2,2)...
rng.randn(10) array([0.47143516, -1.19097569,1.43270697, -0.3126519, -0.72058873,0.88716294,0.85958841, -0.6365235,0.01569637, -2.24268495]) See Table 4-8 for a partial list of functions available in numpy.random. I wil give some examples of leveraging(利用) these function's ablility to generate...
numpy.random_integers()函数在NumPy的较新版本中已被弃用,取而代之的是numpy.random.randint()。该函数的使用方式与randint()类似,也是生成指定范围内的整数随机数。 由于random_integers()已被弃用,建议在新的代码中使用randint()函数。 总结 NumPy提供了多种生成随机数的函数,包括rand(), randn(), randint()...
randn() 用法与 rand() 一样 randint() random_sample() rand() np.random.rand(args)如下所示,参数为数据维度 a1=np.random.rand(4)# 生成(0,1)均匀分布随机数,形状 = 1行(4个元素) a2=np.random.rand(2,3)# 生成(0,1)均匀分布随机数,形状 = ...
1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array 2 numpy.random.randn() numpy.random.randn(d0,d1,…,dn) randn函数返回一个或一组样本,具有标准正态分布。 dn表格每个维度 返回值为指定维度的...
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) b、服从μ=loc,σ=scale 的正态分布: numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 1. 2. 3. 4. 5. (3)、随机种子 RandomState:定义种子类:RandomState是一个种子类,提供了各种种子方法,最常用seed ...
features[50:] +=.5 labels[50:] =1 learner = milk.defaultclassifier model = learner.train(features, labels) # Now you can use the model on new examples: example = np.random.rand(10) print(model.apply(example)) example2 = np.random.rand(10...