importunittestimportnumpyasnpclassTestGaussianDistribution(unittest.TestCase):defsetUp(self):self.data=np.random.normal(0,1,1000)deftest_mean(self):self.assertAlmostEqual(np.mean(self.data),0,delta=0.1)deftest_stddev(self):self.assertAlmostEqual(np.std(self.data),1,delta=0.1)if__name__=='...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.statsasstats# 定义参数mu=0# 均值sigma=1# 标准差# 生成高斯随机变量samples=np.random.normal(mu,sigma,1000)# 绘制直方图plt.figure(figsize=(10,6))plt.hist(samples,bins=30,density=True,alpha=0.6,color='g')# 绘制高斯分布曲线xmin,xmax=plt.xl...
random.gauss(mu, sigma)函数用于生成具有指定均值(mu)和标准差(sigma)的高斯分布随机数。 python mu = 0 # 均值 sigma = 1 # 标准差 gaussian_random_number = random.gauss(mu, sigma) print(gaussian_random_number) (可选)调整gauss()函数的参数以改变分布的均值和标准差: 通过改变mu和sigma的值,你...
random_number = random.random() print("固定种子下的随机浮点数:", random_number) 8. random.getrandbits(k) random.getrandbits(k)函数生成k比特长的随机整数。适用于需要生成指定位数的随机整数的情况。 import random random_bits = random.getrandbits(4) # 生成4比特长的随机整数 print("随机整数(4...
(alpha) * beta ** alphaNo. 6 :Help on method gauss in module random:gauss(mu, sigma) method of random.Random instanceGaussian distribution.mu is the mean, and sigma is the standard deviation. This isslightly faster than the normalvariate() function.Not thread-safe without a lock around ...
# 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...
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...
# 生成高斯噪声 mean = 0 var = 0.5 sigma = var ** 0.5 gaussian = np.random.normal(mean, sigma, image.shape).astype('uint8') noisy_image = cv2.add(image, gaussian) # 显示带噪声的图像 cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 高斯噪声 4.2椒盐...
y_data = np.random.normal(5, 1, 100) 接下来,我们使用curve_fit函数进行高斯函数拟合,该函数的第一个参数是我们定义的高斯函数,第二个参数是x数据,第三个参数是y数据。curve_fit函数会返回拟合得到的参数值和协方差矩阵: popt, pcov = curve_fit(gaussian, x_data, y_data) ...
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响...