importnumpyasnpdefgenerate_multivariate_gaussian_random_number(mean,cov_matrix):dim=len(mean)random_number=generate_random_number(dim)# 生成标准正态分布随机数cholesky_matrix=np.linalg.cholesky(cov_matrix)# Cholesky分解协方差矩阵random_number=np.dot(cholesky_matrix,random_number)# 矩阵乘法random_number...
# generate random Gaussian valuesfromrandomimportseedfromrandomimportgauss# seed random number generatorseed(1)# generate some Gaussian valuesfor_inrange(10):value=gauss(0,1)print(value) 运行示例生成并打印10个高斯随机值。 1.28818475315546291.4494456086997710.06633580893826191-0.7645436509716318-1.09217321510414140...
Python3 中有六个标准的数据类型:①Number(数字)②String(字符串)③List(列表)④Tuple(元组)⑤Sets(集合)⑥Dictionary(字典)。 Number(数字):Python3 支持int、float、bool、complex(复数)。 在创建一个变量并赋值时,Number对象就会被创建。 查询变量所指的对象类型:type()、isinstance()。 两者区别:type()不会...
num1 = random.random()# 得到一个随机数num2 = random.random()# 得到一个随机数print("example_1: ", num1)print("example_1: ", num2)# 可以发现,每次执行该部分代码,num1, num2这两个随机数总是和之前生成的不一样defexample_2(): random.seed(5)# 设置随机种子,可以得到相同的随机数序列num...
generate random permutation distributions on the real line: --- uniform triangular normal (Gaussian) lognormal negative exponential gamma beta pareto Weibull distributions on the circle (angles 0 to 2pi) --- circular uniform von Mises General notes...
Python offersrandommodule that can generate random numbers. These are pseudo-random number as the sequence of number generated depends on the seed. If the seeding value is same, the sequence will be the same. For example, if you use 2 as the seeding value, you will always see the followin...
random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform ...
在本章中,我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理(其中像素表示为 0 或 1,并且根据惯例,对象的前景=1 或白色,背景=0 或黑色),尽管它可以扩展到灰度图像。 在形态学运算中,使用结构元素(小模板图像)探测输入图像...
# gaussian samples nm_large = norm(scale = 0.1, loc = 0.5) x_data_large = nm_large.rvs(size = N_data) x_data = np.concatenate((x_data, x_data_large)) # uniform samples uni = uniform x_data_uni = uni.rvs(size = int(N_data / 2)) ...
X_train_MGD, X_test_MGD, y_train_MGD, y_test_MGD = train_test_split(principalDf2.iloc[:,0:5],principalDf2['anomaly'],test_size=0.20, random_state=42) mu, sigma = estimate_gaussian(X_train_MGD) p_tr = multivariate_gaussian(X_train_MGD,mu,sigma) ...