原文:np.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)

np.random.normal loc ,scale e ,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越小,曲線越高瘦。 參數size int 或者整數元組 :輸出的值賦在shape里,默認為None。 ...

2020-03-17 11:54 0 655 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
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.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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