importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromscipy.statsimportskewnorm# 设置偏态分布参数a=4# 偏态参数size=1000# 样本大小# 生成偏态分布数据data=skewnorm.rvs(a,size=size)# 可视化plt.figure(figsize=(10,6))sns.histplot(data,bins=30,kde=True)plt.title('Skew Normal Distribution (...
tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。 tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) np.random.normal()给出均值为loc,标准差为scale的高斯随机数(场). numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)...
在Python中,使用NumPy和Matplotlib库来实现这个任务。以下是一个示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成正态分布随机数据 mean = 0 # 均值 std_dev = 1 # 标准差 size = 1000 # 生成的随机数个数 data = np.random.normal(mean, std_dev, size) # 绘制直方图 plt.hist...
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__=='...
正态分布(Normal Distribution): 生成方法: 使用numpy.random.normal()函数生成。需要指定均值(loc)和标准差(scale)。 特点: 正态分布是一种对称的、钟形曲线分布,均值、中位数和众数相等。它具有良好的数学性质,广泛用于自然现象、社会科学、工程等领域的建模。 常见场景: 金融领域的资产价格、身高和体重分布、测...
numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None) Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution. The probability density function of the normal distribution, first derived by De Moivre and 200 years later by both Gauss and Laplace independently[R250], is often called the bell curve ...
#Pythoncode to demonstrate bitwise-function import numpy as np # construct an array of even and odd numbers even = np.array([0, 2, 4, 6, 8, 16, 32]) odd = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 17, 33]) # bitwise_and print('bitwise_and of two arrays: ') ...
先看伟大的高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function): f(x)=12π‾‾‾√σexp(−(x−μ)22σ2)f(x)=12πσexp(−(x−μ)22σ2) 对应于numpy中: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None) ...
Python 的random模块产⽣的随机数其实是伪随机数，依赖于特殊算法和指定不确定因素(种⼦seed)来实现。如randint⽅法⽣成⼀定范围内的随机数，会先指定⼀个特定的seed，将seed通过特定的随机数产⽣算法，得到⼀定范围内随机分布的随机数。因此对于同⼀个seed值的输⼊产⽣的随机数会相同，省略参数...
Python⾃带的random库，numpy的随机库，torch的随机函数Python⾃带的random库 例如：Python产⽣⼀个数值范围内的不重复的随机数，可以使⽤random模块中的random.sample函数。例如从0~99中，随机取10个不重复的数： random.sample(range(100), 10)numpy的random库 torch的随机函数 torch.rand(*sizes) ，size...