Y = np.zeros((1, n)) np.random.seed(int(np.random.random()*100)) X= np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n) Y = Y[0]
时间: 2023-12-02 10:03:30 浏览: 73
numpy.random.seed()的使用实例解析
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C知道: 根据你的代码,你想生成一个长度为n的正态分布随机数数组X,并将Y初始化为一个长度为n的全零数组。然后,你使用随机数种子初始化 `np.random` 模块,并将Y重新赋值为X数组的第一行。下面是对应的代码:
```python
import numpy as np
n = 10 # 假设n为10
En = 0 # 假设期望值为0
He = 1 # 假设标准差为1
Y = np.zeros((1, n))
np.random.seed(int(np.random.random() * 100))
X = np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n)
Y = X[0]
```
在这段代码中,我们首先创建了一个形状为(1, n)的全零数组Y。然后,我们使用随机数种子初始化 `np.random` 模块,以确保每次生成的随机数序列都是相同的。接下来,我们使用 `np.random.normal` 函数生成符合正态分布的随机数数组X,并将其赋值给Y的第一行。
希望这个解答能够帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
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