no.random.randn

numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn就是其中一个,randn函数位于numpy.random中,函数原型如下:

numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)

这个函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。如果没有参数,则返回一个值。参数(d0, d1, …, dn)表示维度,参数的数值表示每个维度有多少个数,这些值都是从标准正态分布中随机取样得到的。

>>> a = np.random.randn(1,2)
>>> print a
[[ 0.77947956 -0.90857113]]
>>> a = np.random.randn(2,2)
>>> print a
[[-0.73965354  0.63777328]
 [-0.69643113 -0.11403477]]

>>> a = np.random.randn()>>> print a0.529826709135
时间: 2024-10-11 22:07:27

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numpy.random.randn()与rand()的区别

numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中. numpy.random.randn(d0, d1, -, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值. numpy.random.rand(d0, d1, -, dn)的随机样本位于[0, 1)中. 代码: import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4) print(arr1) print('*********************************

numpy.random.randn()和numpy.random.rand()

1 numpy.random.rand() (1)numpy.random.rand(d0,d1,-,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array (2) print(np.random.rand(2,4))生成一个2行4列的0到1之间的数组 [[0.16965512 0.97445517 0.51992353 0.73377611] [0.91446815 0.65995296 0.67720307 0.348090

[转]numpy.random.randn()用法

在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下. import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array np.random.rand(4,2) array([[ 0.02173903,

numpy的random模块

[说明] 翻译自官网的文档. 随机抽样 (numpy.random) 简单的随机数据 rand(d0, d1, ..., dn) 随机值 >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random randn(d0, d1, ..., dn) 返回一个样本,具有标准正态分布.

为什么你用不好Numpy的random函数?

为什么你用不好Numpy的random函数? 在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下. import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array np.random.rand(4,

ZH奶酪:【Python】random模块

Python中的random模块用于随机数生成,对几个random模块中的函数进行简单介绍.如下:random.random() 用于生成一个0到1的随机浮点数.如: import random random.random() 输出: 0.3701787746508932 random.uniform(a,b) 用于生成一个指定范围内的随机浮点数,两个参数一个是上线,一个是下线.如: random.uniform(10,20) 输出: 16.878776709127855 random.rand

Python的numpy库中rand(),randn(),randint(),random_integers()的使用

1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,-dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本. 用法及实现: >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random >>

numpy之random学习

在机器学习中参数初始化需要进行随机生成,同时样本也需要随机生成,或者遵从一定规则随机生成,所以对随机生成的使用显得格外重要. 有的是生成随机数,有的是随机序列,有点是从随机序列中选择元素等等. 简单的随机数据 rand(d0, d1, ..., dn) 随机值 >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049,

numpy.random

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