Numpy-np.random.normal()正態分布

本文轉載自查看原文 2019-11-01 19:34 417 Python

X ~ $N(\mu, \sigma^2)$ ：隨機變量X的取值 x_i 和其對應的概率值P(X = x_i ) 滿足正態分布（高斯函數）

正態分布（又稱高斯分布）的概率密度函數

numpy中

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

參數的意義為：

　　loc:float

　　概率分布的均值，對應着整個分布的中心center

　　scale:float

　　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np.random.randn(size)所謂標准正態分布（μ=0, σ=1），對應於np.random.normal(loc=0, scale=1, size)

本站轉載的文章為個人學習借鑒使用，本站對版權不負任何法律責任。如果侵犯了您的隱私權益，請聯系本站郵箱yoyou2525@163.com刪除。

猜您在找 np.random.normal()正態分布 #np.random.normal,產生制定分布的數集(默認是標准正態分布) np.random.normal() np.random.Normal() Numpy中的三個常用正態分布函數randn，standard_normal， normal的區別 numpy.random.normal函數 np.random.multivariate_normal方法淺析 python--numpy生成正態分布數據及randint randn normal的使用 numpy：np.random.seed() np.random.rand均勻分布隨機數和np.random.randn正態分布隨機數函數使用方法