random.shuffle(my_list) print(my_list) 2. numpy.random.randn numpy是Python中常用的数值计算库,它提供了许多用于处理数组和矩阵的功能。numpy.random.randn函数用于生成符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。 numpy.random.randn的返回值是一个形状由参数指定的数组,数组中的元素都是从标准正态分布...
np.random.randn(d0, d1, ..., dn) 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。 其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。 当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 μ:均值 = 0 σ:标准差 = 1 函数作用: 产生标...
import numpy as np 一 主要涉及功能 多种随机数生成给你施加随机随机分布随机种子的重要性 np.random.rand() np.random.choice() np.random.normal() np.random.seed() np.random.random() np.random.shuffle() np.random.uniform() np.random.randn() np.random.permutation() np.random.randint() ...
2)正态分布随机数 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成标准正态(均值0,标准差1)分布的随机数。d0, d1, ..., dn:表示生成随机数的维度。 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None):生成正态分布的随机数,可指定均值和标准差。 参数说明: 使用示例:Python Numpy 随机数生成常用方...
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成标准正态(均值0,标准差1)分布的随机数。d0, d1, ..., dn:表示生成随机数的维度。 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None):生成正态分布的随机数,可指定均值和标准差。 参数说明: ...
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中:本函数可以返回一个或一组服从**“0~1”均匀分布**的随机样本值。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 1. np.random.rand()
import numpy as np random_array = np.random.rand(3, 3) print(random_array) 复制代码 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn): 生成一个形状为 (d0, d1, …, dn) 的数组,其中的元素是从标准正态分布(均值为0,标准差为1)中随机抽取的。 import numpy as np random_array = np.random.randn...
np.random.randn()该函数和rand()函数比较类似，只不过运用该函数之后返回的结果是服从均值为0，方差为1的标准正态分布，而不是局限在0-1之间，也可以为负值，因为标准正态分布的曲线是关于x轴对阵的。其括号内的参数如果不指定，那么生成的是一个浮点型的数；如果指定一个数，那么生成的是一个numpy.ndarray类型...
numpy.random.rand numpy.random模块作用是生成随机数,其中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。下面是实例: numpy.random.randn numpy.random.randn(d0
1.1 什么是NumPy? NumPy(Numerical Python)是科学计算基础库,它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计,随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray),支持大量的维度数组与矩阵运算,NumPy支持向量处理ndarray对象,提高程序运行速度。 1.2 NumPy的安装 ...