data = np.random.randn(100)

时间: 2023-11-20 15:21:32 浏览: 163
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data = np.random.randn(5, 1000)

```python import numpy as np # 生成一个5行1000列的随机数组 data = np.random.randn(5, 1000) print(data) ``` 以上代码使用Numpy库中的np.random.randn函数生成了一个5行1000列的随机数组，并将其存储在变量data中。其中，np.random.randn函数用于生成符合标准正态分布的随机数。在这个例子中，我们生成了5行1000列的随机数组，每个元素都是一个符合标准正态分布的随机数。可以通过print函数输出这个随机数组。

z=np.random.randn（）

z=np.random.randn()是一个使用NumPy库中的random.randn函数生成一个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [【知识点】np.random.randn()](https://blog.csdn.net/mzy20010420/article/details/126820187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [numpy中的np.random.rand、np.random.randn、np.random.randint、np.random.uniform等用法](https://blog.csdn.net/qq_29983883/article/details/131143569)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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import seaborn as sns import numpy as np np.random.seed(123) # a、服从μ=0,σ=1 的正态分布： data=np.random.randn(10000) # data sns.distplot(data) # b、服从μ=loc,σ=scale 的正态分布： #loc:正太分布的均值 scale:正太分布的标准差 size:设定数组形状 data2=np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) data2 sns.distplot(data2)这段代码用matplotlib绘制

data1 = np.random.randn(10000) data2 = np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) # 绘制直方图 plt.hist(data1, bins=50, alpha=0.5, label='μ=0, σ=1') plt.hist(data2, bins=50, alpha=0.5, label='μ=...

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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import norm# 生成随机数据data = np.random.randn(1000)# 绘制直方图plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)# 拟合正态分布曲线mu, std = norm.fit(data)x = np.linspace(-5, 5, 100)p = norm.pdf(x, mu, std)plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)# 显示图像plt.show()讲一下各变量

这是Python中导入NumPy、Matplotlib和SciPy库的代码。这些库都是用于科学计算和数据可视化的常用工具。其中NumPy提供了高效的数组和矩阵运算功能，Matplotlib用于绘制各种类型的图表，而SciPy则提供了许多科学计算的...

def init_toy_data(): np.random.seed(1) X = 10 * np.random.randn(num_inputs, input_size) y = np.array([0, 1, 2, 2, 1]) return X, y

在函数中，首先设置随机种子，然后使用 np.random.randn 生成一个形状为 (num_inputs, input_size) 的随机数矩阵 X。接下来，创建一个形状为 (5,) 的数组 y，其中包含了标签数据。最后，函数返回生成的...

# 加载数据和标签 data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = loadmat('label_trainn.mat') data_trainnn = data_trainnn_struct['data'] label_trainnn = label_trainnn_struct['label']报错 label_trainnn = label_trainnn_struct['label'] KeyError: 'label'

data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = scipy.io.loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = scipy.io.loadmat(os.path.join('data', '...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

t = np.linspace(j*3.12, (j+1)*3.12, N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta r = a*np.sin(4*t) + np.random.randn(N)*0.2 # radius X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T ...

# General imports import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Generating data X = np.random.randn(100,1) c = np.random.uniform(-10,10,(100,)) # adding another linear column X = np.hstack((X, 4*X)) Y = (4*X[:,1] + c) plt.scatter(X[:, 0], Y) plt.show() plt.scatter(X[:, 1], Y) plt.show() # Applying linear reg from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression().fit(X, Y) # Checking the accuracy from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(regressor.predict(X), Y)

2. 生成随机数据：使用 numpy.random.randn() 生成一个形状为 (100, 1) 的随机数矩阵 X，再使用 numpy.random.uniform() 生成一个形状为 (100,) 的在 -10 到 10 范围内的均匀分布随机数数组 c。 3. 添加另一...

使用Pytorch完成逻辑回归问题 1.创建一些随机数据，并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1

X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 # 将数据转换为Tensor类型 x_data = torch.from_numpy(X).float() y_data = torch.from_numpy(Y).float().view(-1, 1) 在这个...

class DBN(object): def __init__(self, sizes): self.sizes = sizes self.num_layers = len(sizes) self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]] self.weights = [np.random.randn(y, x) / np.sqrt(x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])] def sigmoid(self, z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) def feedforward(self, a): for b, w in zip(self.biases, self.weights): a = self.sigmoid(np.dot(w, a) + b) return a def predict(self, X): y_pred = np.zeros_like(y_test) for i in range(len(X)): y_pred[i] = np.argmax(self.feedforward(X[i].reshape(-1, 1))) return y_pred def train(self, dbn_training_data, dbn_epochs): pass

这是一个深度置信网络（Deep Belief Network）的类定义，包含了初始化、sigmoid函数、前向传播、预测和训练等方法。其中，sizes参数表示每层神经元的数量，biases和weights分别表示偏置和权重。...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 data = np.random.randn(1000, 5) # 绘制直方图 fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(15, 3)) for i in range(5): axs[i].hist(data[:, i], bins=30) axs[i].set_title(f'Feature {i+1}') plt.show()给出详细解释

data = np.random.randn(1000, 5) 这段代码使用 NumPy 库生成了一个 1000 行 5 列的随机数矩阵，表示了五个特征的数据。 python # 绘制直方图 fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(15, 3)) for i in ...

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.randn(1000,2) w = np.array([[1],[2]]) b = -3 # compute output y = np.dot(x, w) + b print(y) In this code, we first import the numpy library and then generate a random 1000x2 ...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

这是一个使用反向传播算法实现的简单的三层神经网络，输入层有3个节点，隐藏层有4个节点，输出层有1个节点。它的训练数据X是一个4x3的矩阵，y是一个4x1的矩阵。训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据...

def make_data(N, f=0.3, rseed=1): rand = np.random.RandomState(rseed) x = rand.randn(N) x[int(f * N):] += 5 return x x = make_data(1000)

JzH5I7Q6s8T.png) 图3 模糊推理结果 3.2.4 去模糊这段代码的作用是生成一个长度为1000的一维数组x，其中前30%的元素服从标化 去模糊化是将模糊变量转化为实际输出值的过程。在温度控制中准正态分布，后70%的元素...

1.创建一些随机数据，并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 2.定义一个逻辑回归模型（使用nn.Linear作为线性层，使用torch.sigmoid作为激活函数）； 3.定义损失函数（使用二元交叉熵损失函数）和优化器（使用随机梯度下降法）； 4.将模型训练指定轮数，每轮进行前向传播、反向传播和参数更新，并输出损失函数值； 5.输出模型参数并可视化结果。

X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 # 转换数据为Tensor类型 X = torch.tensor(X).float() Y = torch.tensor(Y).float() # 定义逻辑回归模型 class LogisticRegression...

data.loc[sel, '花瓣长度'] = 1.76442*np.random.randn(np.sum(sel)) + 4.35

具体操作是生成一个随机数组，数组的长度为满足条件 sel 的行数，每个元素的值是通过 1.76442*np.random.randn() 生成的随机数加上 4.35。然后将生成的随机数赋值给满足条件的行的 '花瓣长度' 列。

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