如果 size 为None(默认),如果loc和scale都是标量,则返回单个值。否则,将抽取np.broadcast(loc, scale).size样本。 例子: mu, sigma =0,0.1#均值(loc)和方差(scal)s = np.random.normal(mu, sigma,1000)abs(mu - np.mean(s))##输出结果:0.0#可能会有点小偏差abs(sigma - np.std(s, ddof=1))##...
np.random.normal(loc=a, scale=b, size=())- 返回满足条件为均值=a, 标准差=b的正态分布(高斯分布)的概率密度随机数,size默认为None(返回1个随机数),也可以为int或数组 importrandomimportnumpyasnp x = np.random.normal(10,0.2,2)print(x,type(x))#[9.78391585 9.83981096] <class 'numpy.ndarray'...
③ np.random.randint:生成指定数值范围内的随机整数; ④ np.random.randn:生成服从均值为0,标准差为1的标准正态分布随机数; ⑤ np.random.normal:生成指定均值和标准差的正态分布随机数; ⑥ np.random.uniform:生成均匀分布随机数; ⑦ np.random.seed:按照种子来生成随机数,种子一样,生成的随机数也一样; ...
mean=loc=均值(或称期待值) stddev=scale=标准差 shape=size=输出形状,二者在处理这个参数时候(a,b)=[a,b],其中,numpy的normal对参数格式要求更灵活一些。 比如创建随机数的一行两列数组: np.random.normal([2])=np.random.normal((2))=np.random.normal(0,1,2)注意最后一种用法必须带上前面两个参数,...
random模块一般在深度学习的权值初始化中用的比较多(比如np.random.normal,tf.random_normal),这里来总结一下在numpy中random模块的使用方法。 fromnumpyimportrandom np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 其中uniform为均匀分布,生成维度为size的(比如size=(3,4))符合均匀分布的浮点数,取值范围为[lo...
random.random((2,4)) #生成0~1之间的浮点数,二行四列的矩阵 6)np.random.normal()表示的是一个正态分布,normal在这里是正态的意思。numpy.random.normal(loc=0,scale=1,size=shape)的意义如下: 参数loc(float):正态分布的均值,对应这个分布的中心。loc=0说明这是一个以Y轴为对称轴的正态分布。
np.random.normal(size=(4,4)) numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组 —— 均匀分布 rand()可以生成任意形状、数量的随机数,主要用于批量生成0-1之间的随机数。 np.random.rand()# 生成一个随机数 ...
out_val = np.random.ranf() print ("Output random float value : ", out_val) Output random float value : 0.44112568416235265 # importing numpy import numpy as np # output array out_arr = np.random.ranf(size =(2, 1)) print ("Output 2D Array filled with random floats : ", out_arr)...
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, high)。如果没有...