高斯分布（Gaussian Distribution）的概率密度函數（probability density function）

高斯分布（Gaussian Distribution）的概率密度函數（probability density function）

對應於numpy中：

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

參數的意義為：

loc：float
此概率分布的均值（對應着整個分布的中心centre）
scale：float
此概率分布的標准差（對應於分布的寬度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
size：int or tuple of ints
輸出的shape，默認為None，只輸出一個值

我們更經常會用到的np.random.randn(size)所謂標准正態分布（μ=0,σ=1μ=0,σ=1），對應於np.random.normal(loc=0, scale=1, size)。

 

新建test.py文件

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'  #忽略煩人的警告
import numpy;

y=numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 
print(y)

$ python test.py
-0.19073908191320865
(tensorflow)

$ python test.py
0.39479165603679667
(tensorflow)