samples = np.random.normal

()的作用是什么？如何比较np.random和纯python的方式的时间？
答：samples = np.random.normal()的作用是生成指定形状的正态分布随机数数组。比较np.random和纯python的方式的时间可以使用%timeit命令，其中%timeit samples = [normalvariate(0, 1) for _ in range(N)]用于计算纯python方式生成N个正态分布随机数的时间，%timeit np.random.normal(size=N)用于计算使用np.random生成N个正态分布随机数的时间。

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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。

noise = np.random.normal(0, 1, (num_samples, 100))

这是一个生成服从标准正态分布的随机噪声的代码，其中参数包括：

- `num_samples`：需要生成的随机噪声的数量。
- `(num_samples, 100)`：生成的随机噪声的形状，为一个二维数组，行数为 `num_samples`，列数为 `100`。

具体实现代码中，`np.random.normal()` 函数用于生成服从标准正态分布的随机数，其参数包括：

- `loc`：正态分布的均值，这里为 `0`。
- `scale`：正态分布的标准差，这里为 `1`。
- `size`：生成的随机数的形状，这里为 `(num_samples, 100)`。

因此，这段代码实际上是生成一个形状为 `(num_samples, 100)` 的二维数组，其中的元素都是服从标准正态分布的随机数。