原文:np.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)

np.random.normal loc ,scale e ,size shape 生成正太分布数据 参数loc float :正态分布的均值,决定分布的位置 参数scale float :正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。 参数size int 或者整数元组 :输出的值赋在shape里,默认为None。 ...

2020-03-17 11:54 0 655 推荐指数:

查看详情

np.random.Normal()

np.random.normal()正态分布 函数的原型np.random.normal(loc,scale,size), 功能:该函数用于生成高斯随机分布是随机数, 其中loc表示均值,scale表示方差,size表示输出的size 高斯分布的概率密度函数 ...

Fri Aug 09 00:19:00 CST 2019 0 1983
np.random.normal()

于numpy中: 参数的意义为: 我们更经常会用到的np.random.randn(size)所谓标 ...

Mon Mar 18 22:03:00 CST 2019 0 2002
np.random.normal()正态分布

高斯分布的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为:   loc:float   概率分布的均值,对应着整个分布的中心center   scale ...

Tue Nov 21 17:51:00 CST 2017 1 38693
np.random.multivariate_normal方法浅析

从多元正态分布中抽取随机样本。 多元正态分布,多正态分布或高斯分布是一维正态分布向更高维度的推广。这种分布由其均值和协方差矩阵来确定。这些参数类似于一维正态分布的平均值(平均值或“中心”)和方差(标准差或“宽度”,平方)。 np.random.multivariate_normal方法 ...

Wed Oct 23 05:52:00 CST 2019 1 645
np.random.seed()

首先显示一段代码: import numpy as npnum = 0while(num<5):np.random.seed(1)print(np.random.random())num += 1 print('-------------------------')num1 ...

Wed Aug 07 02:18:00 CST 2019 0 467
np.random.beta

numpy.random.beta(a,b,size=None) 从β分布中提取样本。β分布是狄里克莱分布的一个特例,与伽马分布有关。 在这里我们将参数(3个参数)设置为32 32 3 参数1:32次正面。 参数2:32次反面。 参数3:总共进行3次。 按照惯例来说,我们正反面的次数一致 ...

Fri Dec 24 22:47:00 CST 2021 0 2676
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM