n = 50 np.random.seed(42) x = np.random.normal(0,1,n) y = 1*x + 1 + np.random.normal(0,1,n)

这段代码有语法错误，可能是因为第5行的代码没有被正确地分隔开来。可以尝试修改代码如下：

import numpy as np

n = 50 
np.random.seed(42) 
x = np.random.normal(0,1,n) 
y = 1*x + np.random.normal(0,1,n)

这段代码使用了NumPy库，生成了一个大小为50，均值为0，标准差为1的正态分布随机数数组，并将其赋值给变量x。随后，代码生成了一个大小为50，均值为0，标准差为1的正态分布随机数数组，并将其与x相乘，再加上一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数数组，最后将结果赋值给变量y。

相关问题

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]

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：

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。

def generate_samples(m, k): X_normal = 2 * (np.random.rand(m, 1) - 0.5) y_normal = X_normal + np.random.normal(0, 0.1, (m,1)) X_outlier = 2 * (np.random.rand(k, 1) - 0.5) y_outlier = X_outlier + np.random.normal(3, 0.1, (k,1)) X = np.concatenate((X_normal, X_outlier), axis=0) y = np.concatenate((y_normal, y_outlier), axis=0) return X, ynp.random.seed(0) X, y = generate_samples(100, 5)

这段代码定义了一个名为`generate_samples()`的函数，该函数有两个参数：m和k。

函数的主要功能是生成包含异常值的数据集。具体来说，它生成了两个大小分别为m和k的数组X_normal和X_outlier，这些数组包含了在[-1, 1]之间均匀分布的随机数，并将它们乘以2，使它们的范围变为[-2, 2]。然后，它为每个X值生成一个相应的y值，该y值等于X值加上一个从均值为0，标准差为0.1的正态分布中随机抽取的值。这些值被存储在数组y_normal中。

接下来，函数生成了另外的X_outlier和y_outlier数组，以模拟异常值。这些值也是在[-1, 1]之间均匀分布的随机数，但是在计算相应的y值时，它们被加上了从均值为3，标准差为0.1的正态分布中随机抽取的值。这些值被存储在y_outlier数组中。

最后，函数将X_normal和X_outlier数组以及y_normal和y_outlier数组连接起来，生成完整的X和y数组，并将它们作为函数的返回值。

在这里，函数被调用，使用100和5作为参数来生成数据集，并将结果存储在X和y变量中。