random.randn()函数可以帮助我们生成符合标准正态分布的随机数,方便我们进行这些操作。 总结 random模块是Python中非常实用的一个模块,它提供了多种生成随机数的函数,可以满足我们在不同场景下的需求。其中,random.randn()函数是一个非常常用的函数,用于生成服从标准正态分布的随机数。通过深入了解这个函数的原理和使用...
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中抽取的随机数。如果没有指定形状,则返回一个标量。 下面是一个使用numpy.random.randn生成随机数的示例: import numpy as np # 生成一个...
5. np.random.randn() - 返回标准正态分布的概率密度随机数 # np.random.randn(d0, d1, ... dn): 返回标准正态分布(均值=0,标准差=1)的概率密度随机数, x = np.random.randn() y = np.random.randn(3) z = np.random.randn(2, 2) print(x, type(x)) print(y, type(y)) print(z, ...
3. 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; 4. np.random.standard_normal()函数与np.random.randn()类似,但是np.random.standard_normal()的输入参数为元组(tuple)。 5. np.random.randn()的输入通常为整数,但是如果为浮点数,则会自动直接截断转换为整数。 作用:通过本函数...
python中randn参数 python的randn函数,文章目录Python中的random模块Numpy中的随机数1.生成器2.简单随机数3.分布4.排列Python中的random模块random模块中最常用的几个函数:random.random()用于生成一个0到1的随机符点数:random.uniform的函数原型为:random.uniform(a,b)
random.randn(1) array([0.07446858]) >>> np.random.randn(2) array([-0.34854839, 0.11893842]) >>> np.random.randn(3,3) array([[ 0.09281391, 0.03950453, 0.63848993], [ 0.27477607, -0.01711054, -0.10943846], [-0.06240896, -1.15598522, 0.31459654]]) >>> np.random.randn(5,2) array([[ ...
1"""生成3×3的数组,随机数服从N(0,1)的正态分布,即n指normal"""2importnumpy as np3print(np.random.randn(3,3))45"""生成1000×72的数组,0-1之间的均匀分布,random.rand(a,b)与而random.random((a,b))作用一样,但是rand后跟元素的格式,而random后跟元组的格式"""6importnumpy as np7train_x...
np.random.rand()函数用于生成在区间[0,1)上服从均匀分布的随机数。该函数能产生一个或多个随机样本值，这些值位于0到1之间，但不包含1。相比之下，np.random.randn()函数则用于生成遵循标准正态分布的随机样本。标准正态分布的均值为0，标准差为1。此函数返回一个或多个随机样本，其分布符合标准...
2、numpy.random.randn(d0,d1,…,dn) 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array 标准正态分布—-standard normal distribution 标准正态分布又称为u分布,是以0为均值、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。
print(np.random.randn(3,3)) """生成1000×72的数组,0-1之间的均匀分布,random.rand(a,b)与而random.random((a,b))作用一样,但是rand后跟元素的格式,而random后跟元组的格式""" import numpy as np train_x = np.random.rand(1000,72)