v2 = np.random.normal(loc = 0,scale = 5) v3 = np.random.normal(loc = 0,scale = 5,size = [3,4]) print(v1) print(v2) print(v3) 输出结果为: 0.7559391954091367 -3.359831771004067 [[ 3.90821047 6.37757533 6.3813528 0.86
cov= np.eye(2)#协方差cov(X,Y)=0,方差D(X)=D(Y)=1dot_num = 300#len(mean) = 2,因此生成的正态矩阵维度为dot_num*len(mean)=300*2f_xy=np.random.multivariate_normal(mean,cov,dot_num)print(f_xy.shape)print(np.var(f_xy[:,0]),np.var(f_xy[:,1])) plt.scatter(f_xy[:,0]...
5)的区别random.random()用于生成一个0到1之间的随机浮点数，每次调用该函数都会生成一个新的随机数。
numpy的函数multivariate_normal的参数如下：multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)。一维正态分布中，mean参数对应均值μ，cov参数对应方差，size参数设定生成矩阵的维度。举例，设置均值为3，方差为1，生成100个点形成矩阵Y，并绘制散点图，打印方差接近设定值1。散点...
self.b1 = np.random.normal self.b2 = np.random.normal self.b3 = np.random.normal deffeedforward(self, x): # X是一个有2个元素的数字数组。 h1 = sigmoid(self.w1 * x[0] + self.w2 * x[1] + self.b1) h2 = sigmoid(self.w3 * x[0] + self.w4 * x[1] + self.b2) ...
np.random.randint(begin,end,num=1) 从给定的begin和end随机选取num个整数 np.random.randn(N, M, …) 生成一个NM…的正态分布(平均值为0,标准差为1)的ndarray numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 生成一个大小size,均值loc,标准差scale的正态(高斯)分布的ndarray numpy.random.uniform...
生成0到1之间的随机数：使用numpy.random.random或numpy.random.random_sample。 设置随机种子：使用numpy.random.seed，确保结果一致。 从序列中随机选择元素：使用numpy.random.choice，可指定概率。 生成标准正态分布的随机数：使用numpy.random.standard_normal。 对数组进行随机打乱：使用numpy.random.shuf...
"""生成3×3的数组,随机数服从N(0,1)的正态分布,即n指normal""" import numpy as np 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""" ...
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""" 2 import numpy as np 3 print(np.random.randn(3,3)) 4 5 ""&quo
import random import numpy as np import pandas as pd 一、random模块 Python中的random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。 random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 我们可以模仿多次,每次生成的结果是不同的: random.random() 0.47917938679860983 random.random() 0.560990703037372...