5.1 高斯分布 vs 均匀分布 importnumpyasnp# 生成高斯分布和均匀分布的样本gaussian_samples=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)uniform_samples=np.random.uniform(low=-3,high=3,size=1000)print("numpyarray.com - Gaussian samples mean:",np.mean(gaussian_samples))print("numpyarray.com - Unifo...
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) Return a sample (or samples) from the “standard normal” distribution. 【例】根据指定大小产生满足标准正态分布的数组(均值为0,标准差为1)。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats np.random.seed(20200614) size = 500...
numpy.random.hypergeometric(ngood, nbad, nsample, size=None)表示对一个超几何分布进行采样,size表示采样的次数,ngood表示总体中具有成功标志的元素个数,nbad表示总体中不具有成功标志的元素个数,ngood+nbad表示总体样本容量,nsample表示抽取元素的次数(小于或等于总体样本容量),函数的返回值表示抽取nsample个元素...
numpy.random.hypergeometric(ngood, nbad, nsample, size=None)Draw samples from a Hypergeometric distribution. 表示对一个超几何分布进行采样,size表示采样的次数,ngood表示总体中具有成功标志的元素个数,nbad表示总体中不具有成功标志的元素个数,ngood+nbad表示总体样本容量,nsample表示抽取元素的次数(小于或等于...
Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution. Parameters loc [float or array_like of floats] Mean (“centre”) of the distribution. scale [float or array_like of floats] Standard deviation (spread or “width”) of the distribution. size [int or tuple of ints, optional] Outpu...
在下一节中,我们将简单地介绍不同类型的信号波,并使用numpy.fft模块计算傅立叶变换。 然后我们调用show()函数以提供它们之间的视觉比较。 信号处理 在本节中,我们将使用 NumPy 函数来模拟多个信号函数并将其转换为傅立叶变换。 我们将重点介绍numpy.fft及其相关函数。 我们希望在本节之后,您将对在 NumPy 中使用...
import nlp # 从当前目录中导入 dsp 模块 from . import dsp Models This repo includes code for the following models: Gaussian mixture model EM training Hidden Markov model Viterbi decoding Likelihood computation MLE parameter estimation via Baum-Welch/forward-backward algorithm Latent Dirichlet allocation...
>>>importnumpyasnp>>>rng = np.random.default_rng()# Generate one random float uniformly distributed over the range [0, 1)>>>rng.random()0.06369197489564249# may vary# Generate an array of 10 numbers according to a unit Gaussian distribution.>>>rng.standard_normal(10) ...
plt.subplot(212)blurred = scipy.ndimage.gaussian_filter(lena, sigma=4)plt.imshow(blurred)plt.axis('off') matplotlib 有一个polar()函数,它以极坐标进行绘制: theta = np.linspace(0, k[0] * np.pi, 200)plt.polar(theta, np.sqrt(theta), choice(colors))for i in xrange(1, NFIGURES):theta...
# 从当前目录中导入 general 模块from.importgeneral# 从当前目录中导入 nlp 模块from.importnlp# 从当前目录中导入 dsp 模块from.importdsp Models This repo includes code for the following models: Gaussian mixture model EM training Hidden Markov model ...