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  • 1 np.random.normal()  normal代表的是生成正态分布,正态分布需要知道它的均值和方程。ndarray需要知道数组的大小。使用一共有3个参数。numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0,size=shape) 参数loc(flo
  • 主要介绍了np.random.seed() 的使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • np.random.normal()详解

    2021-06-27 09:10:23
    np.random.normal()的意思是一个正态分布 normal------>正态 例子: noise = np.random.normal(loc=0,scale=0.02,size=shape) 意义如下: 参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一...
     import numpy as np
    

    np.random.normal()的意思是一个正态分布
    normal------>正态

    例子:

    noise = np.random.normal(loc=0,scale=0.02,size=shape)
    

    意义如下:

    参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布,
    参数scale(float):正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。
    参数size(int 或者整数元组):输出的值赋在shape里,默认为None。

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  • 一、np.random.normal()函数用法 numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 其参数意义为: 参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布, 参数scale...

    一、np.random.normal()函数用法

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

    其参数意义为:
    参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布,
    参数scale(float):正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。
    参数size(int 或者整数元组):输出的值赋在shape里,默认为None。

    标准正态分布,对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)

    二、tf.random_normal()函数用法

    tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

    其参数意义为:
    shape: 输出张量的形状,必选
    mean: 正态分布的均值,默认为0
    stddev: 正态分布的标准差,默认为1.0
    dtype: 输出的类型,默认为tf.float32
    seed: 随机数种子,是一个整数,当设置之后,每次生成的随机数都一样
    name: 操作的名称

    标准正态分布,对应于tf.random_normal([1,1])

    参考:
    https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028043/
    https://blog.csdn.net/qq_37701443/article/details/82797944

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  • data = np.random.normal(size=100) print(data) 打印: 直方图: plt.hist(data) 例: """normal:正态分布平均值9000标准差3000 300个数值""" data=np.random.normal(9000,3000,si...

    默认:

    numpy.random.normal( loc=0.0 , scale=1.0 , size=None)
    
    """平均值0,标准差1  100个值"""
    data = np.random.normal(size=100)
    print(data)

    打印:

     直方图:

    plt.hist(data)

     

     

    例:

    """normal:正态分布 平均值9000  标准差3000 300个数值"""
    
    data = np.random.normal(9000, 3000, size=300)

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  • np.random.normal()

    千次阅读 2019-07-14 19:30:49
    先看伟大的高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数...numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:floa...

    先看伟大的高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function):

    对应于numpy中:

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

    参数的意义为:

    loc:float
        此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre)
    scale:float
        此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高)
    size:int or tuple of ints
        输出的shape,默认为None,只输出一个值
    

    我们更经常会用到的np.random.randn(size)所谓标准正态分布(μ=0,σ=1μ=0,σ=1),对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)

    例子

    import numpy as np
    rgen = np.random.RandomState(1)
    w = rgen.normal(0, 0.01, 20)
    print(w)
    

    展开全文
  • np.random.normal()函数

    千次阅读 2020-09-27 23:33:43
    今天啃动手学习深度学习的时候,突然忘记了 np.random.normal()函数是啥用的了,记个随笔   函数原型: np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 各参数意义如下: 参数 loc(float):正态分布的...
  • np.random.normal()正态分布

    千次阅读 2021-02-08 13:27:00
    numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None) 参数的意义为:  loc:float  概率分布的均值,对应着整个分布的中心center  scale:float  概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,...
  • np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数解释: loc(float):此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre scale(float):此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大,图形越矮胖;scale越...
  • np.random.Normal()

    千次阅读 2018-10-27 10:50:49
    np.random.normal()正态分布 在numpy计算中,一般会有: np.random.normal(size,loc,scale): loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:float 此概率分布的标准差(对应于分布的宽度...
  • python中的np.random.normal()

    千次阅读 2018-09-21 08:55:24
    python中的np.random.normal() np.random.normal(size,loc,scale): 给出均值为loc,标准差为scale的高斯随机数(场). 先看伟大的高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function...
  • np.random.normal()的含义及实例

    千次阅读 2020-10-27 21:05:51
    这是个随机产生正态分布的函数。(normal 表正态) 先看一下官方解释: 有三个参数, loc:正态分布的均值,对应着这个分布的中心....scale:正态分布的标准差,对应分布的宽度...a=np.random.normal(0, 1, (2, 4)) print(a
  • np.random.normal()讲解

    千次阅读 2020-04-05 19:46:04
    这是的np是numpy包的缩写,np.random.normal()的意思是一个正态分布,numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) ,意义如下: 参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y...
  • 参考文献:Python学习之np.random.normal()函数. A np.random.normal()的API numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 参数loc(float):正态分布的均值。 参数scale(float):正态分布的标准差。 参数size...
  • Python学习之np.random.normal()函数

    万次阅读 多人点赞 2018-06-21 16:15:01
    这是的np是numpy包的缩写,np.random.normal()的意思是一个正态分布,normal这里是正态的意思。 我在看孪生网络的时候看到这样的一个例子:numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) ,意义如下: 参数...
  • np.random.normal() https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50163669 numpy.random.normal(loc, scale, size) loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:float 此概率分布...
  • np.cumsum()与np.random.normal()函数

    千次阅读 2018-05-24 10:45:41
    np.cumsum() 累计求和,示例如下:>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])>>> aarray([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])>>> np.cumsum(a)array(...
  • python中numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) ,意义如下: 参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布, 参数scale(float):正态分布的标准...
  • [转]np.random.Normal()

    2019-07-09 16:59:10
    np.random.normal()正态分布 在numpy计算中,一般会有: np.random.normal(size,loc,scale): loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre)scale:float 此概率分布的标准差(对应于分布的...
  • 目录1、numpy.random.uniform()2、np.random.randn()3、np.random.binomial() 1、numpy.random.uniform() numpy.random.uniform(low,high,size) 从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含...
  • python中的np.random.normal

    千次阅读 2018-11-14 21:55:39
    numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float  此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:float  此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,...

空空如也

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np.random.normal