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

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]]

时间: 2024-05-30 10:14:09 浏览: 82

np.random.seed() 的使用详解

在学习人工智能时，大量的使用了np.random.seed()，利用随机数种子，使得每次生成的随机数相同。我们带着2个问题来进行下列实验 np.random.seed()是否一直有效 np.random.seed(Argument)的参数作用? 例子1 import numpy as np if __name__ == '__main__': i = 0 while (i < 6): if (i < 3): np.random.seed(0) print(np.random.randn(1, 5)) else: print(np.random.ran

这段代码主要是用来生成一个二维随机数组X并且设置其随机种子（种子数为1）。其中，np.random.randn(10,2)表示生成一个10行2列的服从标准正态分布的随机数组，减去[2,2]表示将其所有元素都减去2。np.r_[]函数将两个随机数组进行拼接，其中第一个随机数组减去了[2,2]，第二个随机数组加上了[2,2]，得到的是一个20行2列的随机数组X。

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numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中：本函数可以返回一个或一组服从**“0~1”均匀分布**的随机样本值。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 1. np.random.rand() 语法： np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注：使用方法与np.random.randn()函数相同作用：通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。应用：在深度学习的Dropout正则化方法中，可

numpy.random.seed()的使用实例解析

主要介绍了numpy.random.seed()的使用实例解析，分享了相关代码示例，小编觉得还是挺不错的，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下

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

x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax =...

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...

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...

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

np.random.seed(1) m = 400 # 样本数量 N = int(m / 2) # 每个类的样本数量 # 生成数据集 D = 2 # 特征维度 X = np.zeros((m, D)) # 特征矩阵 Y = np.zeros((m, 1), dtype='uint8') # 标签向量 a = 4 # 花...

帮我解释这段代码input = torch.randn(10, 36, 1100) np.random.seed(0) input = np.random.randn(2, 36, 128) input = torch.from_numpy(input).float() print("Generator input: ", input.shape) generator = Generator() output = generator(input) print("Generator output shape: ", output.shape)

这段代码首先使用 PyTorch 创建了一个 3 维张量（tensor）input，其形状为 (10, 36, 1100)，其中第一个维度表示批次大小（batch size），第二个维度表示每个数据点的特征数（feature size），第三个维度表示每个...

np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),index=ts.index,columns=list("ABCD")) df = df.cumsum() df.head()

其中，np.random.seed(1) 的作用是设置随机种子，保证每次运行代码时生成的随机数矩阵都是一样的。df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),index=ts.index,columns=list("ABCD")) 的作用是生成一个 100 行 4 列的...

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

在这行代码中，索引 x[rand_idx, :] 访问的是 x 中的第 rand_idx 行。但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。为了修复这个错误，可以将第11行代码修改为以下...

class Network(object): def init(self, num_of_weights): # 随机产生w的初始值 # 为了保持程序每次运行结果的一致性， # 此处设置固定的随机数种子 np.random.seed(0) self.w = np.random.randn(num_of_weights, 1) self.b = 0. def forward(self, x): z = np.dot(x, self.w) + self.b return z

这是一个类，命名为Network。它有一个初始化函数__init__，传入一个参数num_of_weights。该函数是初始化类的方法，用于设置类的属性或者完成其他必要的初始化工作。在这个类中，初始化函数需要接收一个权重数目的...

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

下面是使用 Matplotlib 绘制两个正态分布的直方图的代码： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置主题 plt.style.use('ggplot') # 生成数据 np.random.seed(123) data1 = np....

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) 这段代码改为用matplotlib绘制

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(123) # a、服从μ=0,σ=1 的...data2 = np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) plt.hist(data2, bins=30, density=True) plt.show()

import numpy as np np.random.seed(100) arr = np.random.randn(4,4) arr num=(arr.shape[0])**2 for i in range(0,num): if arr.flat[i] < -1: arr.flat[i]= -1 if arr.flat[i] > 1: arr.flat[i]=1 else: arr.flat[i]=0

这段代码的功能是将一个4x4的随机数矩阵中小于-1的元素变为-1，大于1的元素变为1，其余元素变为0。可以使用以下代码来测试： import numpy as np # 生成随机数矩阵 np.random.seed(100) arr = np.random....

def dnorm(mean, variance, size=1): if isinstance(size, int): size = size, return mean + np.sqrt(variance) * np.random.randn(*size) # For reproducibility np.random.seed(12345) N = 100 X = np.c_[dnorm(0, 0.4, size=N), dnorm(0, 0.6, size=N), dnorm(0, 0.2, size=N)] eps = dnorm(0, 0.1, size=N) beta = [0.1, 0.3, 0.5] y = np.dot(X, beta) + eps

这段代码是一个用于生成线性回归数据的 Python 函数。函数中包括： - dnorm 函数：用于生成指定均值和方差的态分布数据。 - N：样本数量。 - X：自变量矩阵，其中包含三个列，分别代表三个自变量，每列的数据...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(1000, 2) # 使用K-means算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red') plt.title('Clustering Visualization') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()代码讲解

这段代码是使用K-means算法对随机生成的二维数据进行聚类，并可视化聚类结果。让我逐行解释一下代码的功能： 1. 导入必要的库： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster ...

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...

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

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]

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