python机器学习库numpy---7.1、生成随机数-均匀分布 一、总结 一句话总结： 均匀分布常用主要四个方法，表示[0, 1)之间均匀分布的rand和random，表示[low, high)之间的uniform，随机整数randint 二、生成 ...

python机器学习库numpy---7.3、生成随机数-随机种子 一、总结 一句话总结： 设置随机数种子主要是两个方法，一个是RandomState方法，一个是seed方法 二、7.3、生成随机数-随机种子 博客对应课程的视频位置：7.3、生成随机数 ...

python正态分布随机数生成的三种方式 方法1：内置库random 使用方式：详见 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/random.html 优点：快 缺点：每次只能生成一个，生成一组需要加循环。只支持正态分布等八种分布 ...

python机器学习库numpy---14、numpy实现正态分布 一、总结 一句话总结： numpy实现正态分布就是 x轴模拟一些点，y轴根据正态分布的公式算出这些点的结果，然后画图即可 二、numpy实现正态分布 博客对应课程的视频位置：14 ...

一、功能 产生正态分布\(N(\mu, \ \sigma^2)\)。 二、方法简介 正态分布的概率密度函数为 \[f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-(x-\mu)^{2}/2\sigma^{2}} \] 通常用\(N(\mu ...

sklearn-生成随机数据 多标签分类数据 生成分类数据 图像数据集 ...

一、为什么需要服从正态分布的随机函数 一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数，能够模拟等概率出现的情况，例如 扔一个骰子，1到6点的概率应该相等，但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的，例如20岁成年人的体重分布等。 假如我 ...

一、功能 产生对数正态分布的随机数。 二、方法简介 对数正态分布的概率密度函数为 \[f(x)=\left\{\begin{matrix} \frac{1}{x\sqrt{2\pi }\sigma }exp\left ( - \frac{(lnx-\mu )^{2}}{2\sigma ...