原文: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方法用於根據實際情況生成一個多元正態分布矩陣,其在Python 中的定義如下: mean:多元正態分布的維度。 長度為N ...

2019-10-22 21:52 1 645 推薦指數:

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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 ...

Fri Aug 09 00:19:00 CST 2019 0 1983
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
numpy.random.multivariate_normal()函數解析

NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫,支持大量的維度數組與矩陣運算,此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。簡單的來水numpy在處理多維數組時會特別的方便,是深度學習的得力助手。 numpy.random.multivariate_normal ...

Sun Jun 02 07:32:00 CST 2019 0 3306
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.choice()方法

np.random.choice(a)介於給出的數組a,隨機選擇一個值 np.random.randint()在指定的low和high之間隨機產生一個int整數值 ...

Wed Apr 29 23:18:00 CST 2020 0 2999
np.random.choice方法

np.random.choice方法 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示從a中隨機選取size個數 replacement 代表的意思是抽樣之后還放不放 ...

Fri Nov 09 03:10:00 CST 2018 1 11808
 
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