Seaborn是一个基于Matplotlib的统计绘图库,可以方便地绘制各种概率分布的直方图和密度图。 importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置随机数种子np.random.seed(42)# 生成不同分布的随机数uniform_data=np.random.uniform(0,1,1000)# 均匀分布normal_data=np.random.normal(0,1,1000)# 正...
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...
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 = 50000...
python-numpy最全攻略十-random_sample, ranf, bitwise 参考链接: Python中的numpy.right_shift np.random_sample() importing numpy import numpy as np # output random value out_val = np.random.random_sample() print ("Output random float value : ", out_val)...
The numpy.random module supplements(补充) the built-in Python random with functions for efficiently generating whole arrays of sample values from many kinds of probalility distributions. For example, you can get a 4x4 array of samples from the standard normal distribution using normal: ...
importnumpyasnp# 生成一个均值为0,标准差为1的3x3正态分布随机数组normal_array=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=(3,3))print("Normal distribution array from numpyarray.com:",normal_array) Python Copy Output: 这个示例生成了一个3×3的正态分布随机数组,均值为0,标准差为1。
在这个例子中,normal函数用于生成正态分布的随机数。loc参数指定均值,scale参数指定标准差,size参数指定输出数组的形状。 2.3 整数随机数 在某些应用中,我们可能需要生成随机整数。NumPy提供了randint函数来满足这一需求。 importnumpyasnp# 生成5个0到9之间的随机整数random_integers=np.random.randint(0,10,5)print...
from sklearn import datasets%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as plt## Boston House Prices datasetboston = datasets.load_boston()x = boston.datay = boston.targetboston.feature_namesarray(['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD','TAX', 'PTRATIO'...
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...
# coding=utf-8 ''' 作者:采石工来源:知乎 ''' import numpy as np from numpy.linalg import cholesky import matplotlib.pyplot as plt sampleNo = 1000; # 一维正态分布 # 下面三种方式是等效的 mu = 3 sigma = 0.1 np.random.seed(0) s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo ) plt.subplot...