原文:np.random.Normal()

np.random.normal 正態分布 函數的原型np.random.normal loc,scale,size , 功能:該函數用於生成高斯隨機分布是隨機數, 其中loc表示均值,scale表示方差,size表示輸出的size 高斯分布的概率密度函數 使用: ...

2019-08-08 16:19 0 1983 推薦指數:

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np.random.normal()

於numpy中: 參數的意義為: 我們更經常會用到的np.random.randn(size)所謂標 ...

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

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 ...

Tue Nov 21 17:51:00 CST 2017 1 38693
np.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)

np.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 生成正太分布數據 參數loc(float):正態分布的均值,決定分布的位置 參數scale(float):正態分布的標准差,對應分布的寬度,scale越大,正態分布的曲線越矮胖,scale ...

Tue Mar 17 19:54:00 CST 2020 0 655
np.random.multivariate_normal方法淺析

從多元正態分布中抽取隨機樣本。 多元正態分布,多正態分布或高斯分布是一維正態分布向更高維度的推廣。這種分布由其均值和協方差矩陣來確定。這些參數類似於一維正態分布的平均值(平均值或“中心”)和方差(標准差或“寬度”,平方)。 np.random.multivariate_normal方法 ...

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

首先顯示一段代碼: 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) 從β分布中提取樣本。β分布是狄里克萊分布的一個特例,與伽馬分布有關。 在這里我們將參數(3個參數)設置為32 32 3 參數1:32次正面。 參數2:32次反面。 參數3:總共進行3次。 按照慣例來說,我們正反面的次數一致 ...

Fri Dec 24 22:47:00 CST 2021 0 2676
 
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