np.random.standard_normal(size)：此函数用于生成标准正态分布的随机数，能够生成不同维度的正态分布数据。▣ 从序列中选择 np.random.choice(a, size, replace)：这一函数提供有放回或无放回的随机选择功能，非常灵活，能够满足各种随机采样的需求。
importnumpyasnp# 设置随机数种子np.random.seed(666)# 生成随机数random_array=np.random.randint(0,10,(3,5))print("随机数组:\n",random_array)# 生成0到1范围内的随机数random_matrix=np.random.rand(3,5)print("0到1随机矩阵:\n",random_matrix)# 生成正态分布随机数normal_matrix=np.random.norm...
size不填写时,只随机产生一个数据,siz为数字,随机产生size个数据组成一维数组,size为列表或元组,则生成与size相同大小尺寸的数组。replace默认为True,表示可以取相同数字,False表示不可以取相同数字。p与a相对应,表示取数组a中每个元素的概率,默认为选取每个元素的概率相同。 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0,...
我们应该得到一组具有边界的随机正态分布。我们可以使用np.random.normal()获得正态分布数 --- 但它不提供任何绑定参数。我想知道该怎么做? ,所以这里有一个函数将参数化转换为更直观的东西: from scipy.stats import truncnorm def get_truncated_normal(mean=0, sd=1, low=0, upp=10): return truncnorm( ...
使用NumPy的np.random.normal函数生成随机数据点,代码如下: # 生成符合正态分布的随机数据data=np.random.normal(mean,std,num_points) 1. 2. 4.2.4 数据统计分析 我们可以利用Pandas对数据进行基本的统计分析,如均值、标准差和分位数等,代码示例如下: ...
importnumpy as np#导入库random3 = np.random.lognormal(0,1/2,500000)#随机生成服从对数正态分布的随机数print(random3*8000)print(len([aforainrandom3*8000ifa<8000]))importmatplotlib.pyplot as pltimportseaborn as sns#使用seaborn 库画直方图验证结果sns.set_palette("hls")#设置所有图的颜色,使用hls...
2.随机数种子(Random Seed): 这个模块包含了设置和获取随机数种子的函数,如seed()和get_state()。 通过seed()函数,你可以设置随机数生成器的种子,以确保随机数的可复现性。 3.概率分布(Probability Distributions): 这个模块包含了各种概率分布的随机数生成函数,如正态分布、泊松分布、二项分布等。 例如,normal(...
importnumpyasnp# 生成一个均匀分布的随机数矩阵uniform_matrix=np.random.rand(4,4)print("均匀分布的随机数矩阵:")print(uniform_matrix)# 生成一个标准正态分布的随机数矩阵normal_matrix=np.random.randn(4,4)print("\n标准正态分布的随机数矩阵:")print(normal_matrix)# 生成一个随机整数矩阵random_int_...
random.normal(loc=0, scale=0.2, size=[10, 1]) + x # 调用函数 draw_scatter 来绘制 x 和 y 的散点图 # draw_scatter(x, y) # 创建第一层网络,输入维度为1,输出维度为3 l1 = layer(1, 3) # 创建第二层网络,输入维度为3,输出维度为1 l2 = layer(3, 1) # 使用输入数据x进行第一层的...