x = np.random.randn(1000, 3)

时间: 2024-08-14 11:06:41 浏览: 64

np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

在使用numpy的时候，我们经常会使用到np.random一系列的有关函数,来创建ndarray 数组。random代表随机的意思，指ndarray中的数是随机数。后面的函数表示随机生成的ndarray需要符合什么样的条件。因为其太多，所以容易弄混淆下面将其常用的几个列出来（后续遇到新的不断增加） 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 在Python的科学计算库NumPy中，`np.random`模块提供了丰富的随机数生成函数，用于在数组级别上生成各种类型的随机数。以下是对标题和描述中提到的四个常用函数的详细解释： 1. `np.random.normal()` 正态分布，也称为高斯分布，是一种常见的概率分布。`np.random.normal()`函数用于生成服从正态分布的随机数。它接受三个参数： - `loc` (float): 指定分布的平均值或期望值，默认为0.0。 - `scale` (float): 表示标准差，决定了分布的宽度，默认为1.0。 - `size` (int或整数元组): 输出数组的形状。如果未提供，将返回一个标量（单个数值）。示例：`np.random.normal(5, 2, (3, 4))` 会生成一个3行4列的二维数组，其中的数字服从均值为5、标准差为2的正态分布。 2. `np.random.randint()` 这个函数用于生成指定范围内的整数随机数。它接受四个参数： - `low` (int): 生成的随机数至少为`low`（包含）。 - `high` (int, 可选): 如果提供，生成的随机数小于`high`（不包含）。如果不提供，`high`默认为`low+1`，生成的数范围为[0, `low`)。 - `size` (int或整数元组): 输出数组的形状。 - `dtype` (str, 可选): 指定输出数据类型，默认为`'l'`，即长整型。示例：`np.random.randint(1, 10, (2, 3))` 会生成一个2行3列的数组，其中的数字在1到9之间（不包括10）。 3. `np.random.randn()` 这个函数生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。与`np.random.normal()`相似，但默认参数更简化： - 如果不提供任何参数，将返回一个标量随机数。 - 提供一个整数作为参数，将返回一个秩为1的数组。 - 提供两个参数，将返回一个具有相应形状的数组。示例：`np.random.randn(3, 4)` 将生成一个3行4列的数组，其中的数值服从标准正态分布。 4. `np.random.rand()` 这个函数生成[0, 1)之间的均匀分布的随机数。它的工作方式类似于`np.random.randn()`： - 不提供参数时，返回一个标量。 - 提供一个参数，返回一个秩为1的数组。 - 提供多个参数，返回相应形状的数组。示例：`np.random.rand(2, 3)` 会生成一个2行3列的数组，其中的数值在0到1之间。这四个函数是NumPy中生成随机数的基本工具，它们可以根据需求生成不同分布和形状的随机数数组，对于模拟实验、数据分析以及机器学习模型的训练非常有用。理解并熟练使用这些函数，能够极大地提升在NumPy环境中进行数值计算的效率和灵活性。

在numpy库中，`np.random.randn()` 函数用于生成一组随机浮点数，其分布遵循标准正态分布（平均值为0，标准差为1）。当你设置 `(1000, 3)` 作为参数，它会创建一个1000行3列的二维数组，每个元素都是独立的标准正态分布随机数。下面是如何创建这个矩阵并打印其形状的示例： ```python import numpy as np # 生成一个1000行3列的标准正态分布随机矩阵 x = np.random.randn(1000, 3) # 打印矩阵x的维度 print(x.shape) # 输出 (1000, 3) ```

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x = np.random.randn(1000, 3)

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x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100)ax = sns.displot(x) 写到pycharm里，pycharm为什么不出现图

W = np.random.randn(5, 10) X = np.random.randn(10, 3) D = W.dot(X)

x=np.random.randn(100) y=np.random.binomial(50,0.5,size=100)

X = np.random.randn(100, 10)

np.random.seed(0) X = np.r_[np.random.randn(20, 2) - [3, 3], np.random.randn(20, 2) + [3, 3]] Y = 20 * [0] + 20 * [1]

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

np.random.seed(1) N = 100 D = 2 X = np.random.randn(N, D) y = np.random.choice([-1, 1], size=N)

data = np.random.randn(5, 1000)

X = 0.3 * np.random.randn(100, 2) X_train = np.r_[X + 2, X - 2] X_test = np.r_[X + 2, X-2]

z=np.random.randn（）

import numpy as np x=np.random.randn(1000,2) w=np.array([[1],[2]]) b=-3 y=x*w+b print(y)

x = np.random.uniform(-4,2,size=(100)) #随机生成数据 y = 2*x**2 + 4*x + 3 + np.random.randn(100) X = x.reshape(-1,1

解释下面这段代码np.random.seed(1) X=np.r_[np.random.randn(10,2)-[2,2],np.random.randn(10,2)+[2,2]]

X = np.random.randn(n_samples, 10) #y = np.random.randint(n_classes, size=n_samples)

error=np.random.randn(10)

e=np.random.randn(20)

arr=np.random.randn(7)

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