正态分布=高斯分布 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...
正太分布:也叫(高斯分布Gaussian distribution),是一种随机概率分布 机器学习中numpy.random如何生成这样的正态分布数据,本篇博客记录这样的用法 import numpy as np # a = np.random.randint(1,10,size=2) # 最小值,最大值,数量 # print(a) # b = np.random.randn(2) # 数量 # print(b) # c = ...
我们可以使用numpy库中的random模块的seed函数来实现。代码如下: np.random.seed(0) 1. 2.3 生成高斯随机数 现在,我们可以使用numpy库中的random模块的normal函数来生成高斯随机数。normal函数的参数包括均值和标准差,我们可以根据需要进行调整。代码如下: gaussian_random=np.random.normal(0,1,100) 1. 上述代码将...
正太分布:也叫(高斯分布Gaussian distribution),是一种随机概率分布 机器学习中numpy.random如何生成这样的正态分布数据,本篇博客记录这样的用法 import numpy as np # a = np.random.randint(1,10,size=2) # 最小值,最大值,数量 # print(a) # b = np.random.randn(2) # 数量 # print(b) # c = ...
# 随机翻转flip_direction=np.random.randint(-1,2)# 随机选择水平、垂直或不翻转flipped_image=cv2.flip(image,flip_direction) 旋转 2.随机裁剪 随机裁剪可以根据设定randint来随机生成裁剪的起始坐标,image.shape[1]表示图像的宽度,image.shape[0]表示图像的高度。
numpy用于数值计算,是数据科学中常见的库之一 scipy.stats是一个用于统计函数的库 load_iris是scikit-learn中加载鸢尾花数据集的函数 GaussianProcessRegressor是scikit-learn中实现高斯过程回归模型的类 Matern是scikit-learn中实现Matern核函数的类,用于高斯过程 ...
Python标准库有一个名为random的模块,它提供了一组用于生成随机数的函数。 Python使用一种流行且强大的伪随机数生成器,Mersenne Twister。 在本节中,我们将介绍使用标准PythonAPI生成和使用随机数和随机性的一些用例。 播种随机数生成器 伪随机数生成器是一种生成几乎随机数序列的数学函数。
在上面的代码中,add_gaussian_noise函数接受三个参数:原始数据data、噪声的均值mean和噪声的标准差std。该函数首先使用numpy.random.normal函数生成与原始数据形状相同的高斯分布随机数(均值为mean,标准差为std),然后将这些随机数加到原始数据上,得到带有高斯噪声的数据。最后,打印输出带有噪声的数据。 请根据实际需要修...
参考链接: Python中的numpy.any 随机抽样 (numpy.random) 简单的随机数据 rand(d0, d1, ..., dn) 随机值 >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random ...
使用Python可以使用numpy库来给数据加上高斯噪声。下面是一个示例代码: import numpy as np def add_gaussian_noise(data, mean=0, std=1): noise = np.random.normal(mean, std, data.shape) noisy_data = data + noise return noisy_data # 示例数据 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # ...