v2 = np.random.normal(loc = 0,scale = 5) v3 = np.random.normal(loc = 0,scale = 5,size = [3,4]) print(v1) print(v2) print(v3) 输出结果为: 0.7559391954091367 -3.359831771004067 [[ 3.90821047 6.37757533 6.3813528 0.86219281] [ -3.61201084 4.05948053 -3.91172941 11.29050165] [ -8.60318633...
np.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成一个标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数数组,形状由参数d0, d1, ..., dn指定。 python random_array = np.random.randn(2, 3) print(random_array) 4. 生成指定分布的随机数 np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None):生成一个指定均值...
random.choices(names) ['Jimmy'] 2、针对元组的随机取数: # 2、元组 fruits = ("苹果","梨","葡萄","香蕉") random.choices(fruits) ['梨'] random.choices(fruits) ['梨'] random.choices(fruits) ['葡萄'] 3、针对字符串的随机取数: ...
cov= np.eye(2)#协方差cov(X,Y)=0,方差D(X)=D(Y)=1dot_num = 300#len(mean) = 2,因此生成的正态矩阵维度为dot_num*len(mean)=300*2f_xy=np.random.multivariate_normal(mean,cov,dot_num)print(f_xy.shape)print(np.var(f_xy[:,0]),np.var(f_xy[:,1])) plt.scatter(f_xy[:,0]...
numpy的函数multivariate_normal的参数如下：multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)。一维正态分布中，mean参数对应均值μ，cov参数对应方差，size参数设定生成矩阵的维度。举例，设置均值为3，方差为1，生成100个点形成矩阵Y，并绘制散点图，打印方差接近设定值1。散点...
np.random.randint c = np.random.randint(100,200, (3,4)) c Out[9]: array([[104, 140, 161, 193], [134, 147, 126, 120], [117, 141, 162, 137]]) AI代码助手复制代码 numpy.random.randint的详细用法 - python 函数的作用是,返回一个随机整型数,范围从低(包括)到高(不包括),即[low,...
生成0到1之间的随机数：使用numpy.random.random或numpy.random.random_sample。 设置随机种子：使用numpy.random.seed，确保结果一致。 从序列中随机选择元素：使用numpy.random.choice，可指定概率。 生成标准正态分布的随机数：使用numpy.random.standard_normal。 对数组进行随机打乱：使用numpy.random.shuf...
"""生成3×3的数组,随机数服从N(0,1)的正态分布,即n指normal""" import numpy as np print(np.random.randn(3,3)) """生成1000×72的数组,0-1之间的均匀分布,random.rand(a,b)与而random.random((a,b))作用一样,但是rand后跟元素的格式,而random后跟元组的格式""" ...
np.random.randint(begin,end,num=1) 从给定的begin和end随机选取num个整数 np.random.randn(N, M, …) 生成一个NM…的正态分布(平均值为0,标准差为1)的ndarray numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 生成一个大小size,均值loc,标准差scale的正态(高斯)分布的ndarray numpy.random.uniform...
numpy.random.standard_normal(size=None):生产一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:标准正态分布随机样本。 >>>import numpy as np >>>np.random.standard_normal(10) #生成shape = 10的、满足标准正态分布的一维随机数组 Out[1]: array([-1.22636697, -1.23204532, 1.53296935, -0.43775173, -0.92269813, ...