samples = np.random.normal
时间: 2024-01-24 21:12:57 浏览: 44
()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。
相关问题
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。
np.random.normal返回值
`np.random.normal()`函数返回一个由指定均值和标准差的正态(高斯)分布随机样本组成的数组。
以下是一个演示`np.random.normal()`函数的例子:
```python
import numpy as np
# 生成一个均值为0,标准差为1的正态分布随机样本数组
samples = np.random.normal(0, 1, size=10)
print(samples)
```
输出:
```
[-0.04575852 -0.20263163 -0.17498617 -0.21482022 -0.06476447 0.27623891
-0.18694787 -0.03292684 -0.01983494 -0.04571928]
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)