hh= np.random.uniform(2,3,[2,3]) #均匀分布里面取数 print (hh) i = np.random.randn(2,3) #标准正太分布里面取数 print (i) ii = np.random.normal(2,3,[2,3]) #正太分布里面取数 print (ii) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. [[0.06 0.25 0.95] [0.22 0.96 0.2 ]] [...
random.shuffle(item)printitem item2=['1','2','3','5','6','7']printitem2 random.shuffle(item2)printitem2 7、numpy模块中的randn和rand函数 numpy.random.randn(d0,d1,...,dn),正太随机 numpy.random.rand(d0,d1,...,dn),选择[0,1]范围内的随机数 In [55]:importnumpy In [56]: nu...
importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成1000个服从标准正态分布的随机数random_numbers=[random.randn()for_inrange(1000)]# 绘制直方图plt.hist(random_numbers,bins=30,density=True,alpha=0.7,color='skyblue')# 绘制概率密度函数曲线x=np.linspace(-4,4,100)y=1/np.sqrt(2*np.pi)...
arr=np.random.randn(5,4) print(arr) print(arr.mean()) #取总均值 print(np.mean(arr)) print(arr.mean(axis=1)) #按列数取均值 print(arr.mean(1)) 3、布尔值数组的方法any() all()??? print(arr.sum(0)) #从0元素来是加总 arr=np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) prin...
2.randn: np.random.randn(d0, d1, …, dn)返回一个样本,具有标准正态分布。 randn函数返回一个或一组样本,具有标准正态分布。 dn表格每个维度 返回值为指定维度的arra 3.randint(low, [high, size]): np.random.randint([low,high), size) ...
(sizes) self.sizes = sizes # 除去输入层,随机产生每层中 y 个神经元的 biase 值(0 - 1) self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]] # 随机产生每条连接线的 weight 值(0 - 1) self.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])...
1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本。 用法及实现: 2.numpy.random.randn() 用法是:numpy.random.rand(d0,d
import numpy as np x = np.random.randn(3) print(x) 2-3:双参数 当函数括号内有两个及以上参数时,则返回对应维度的数组,能表示向量或矩阵; import numpy as np x = np.random.randn(4,3) print(x) 输出4行3列的二维数组 2-4:三参数 import numpy as np x = np.random.randn(4,3,2) prin...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建随机示例数据data = np.random.randn(1000)# 绘制直方图plt.figure(figsize=(8, 4))plt.hist(data, bins=20, color='skyblue', edgecolor='black')plt.title('Histogram Example')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')plt.grid(axis='y')...
randvals= np.random.randn(1000)pd.Series(randvals).plot(title='Random White Noise', color='k') 随机白噪音 12. 怎样将时间序列去趋势化? 对时间序列去趋势就是从时间序列当中移除趋势成分。但是如何提取趋势呢?有以下几个方法。 1. 从时间序列当中减去最优拟合线。最佳拟合线可从以时间步长为预测变量...