随机从正态分布中抽取
时间: 2024-06-12 12:11:23 浏览: 26
从正态分布中抽取随机数可以使用PyTorch中的torch.randn()函数。这个函数可以生成一个张量,其中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。标准正态分布是指均值为0,方差为1的正态分布。如果需要生成其他均值和方差的正态分布,可以使用torch.randn()生成标准正态分布的张量,然后通过线性变换来实现。例如,如果需要生成均值为mu,方差为sigma^2的正态分布,可以使用如下代码:
```
import torch
mu = 0
sigma = 1
size = (3, 4)
# 生成标准正态分布的张量
x = torch.randn(size)
# 线性变换
y = mu + sigma * x
print(y)
```
这个代码会生成一个3x4的张量,其中的元素是从均值为0,方差为1的正态分布中随机抽取的,然后通过线性变换得到均值为0,方差为1的正态分布。如果需要得到其他均值和方差的正态分布,只需要修改mu和sigma的值即可。
相关问题
matlab正态分布随机树
生成正态分布随机数可以使用 `randn()` 函数。如果要生成一棵随机树,可以使用 `TreeBagger` 函数。以下是一个示例代码:
```matlab
% 生成正态分布随机数
data = randn(100, 10);
% 生成随机树
numTrees = 10; % 树的数量
bag = TreeBagger(numTrees, data, 'method', 'classification');
% 预测一个数据点所属的类别
newData = randn(1, 10);
prediction = predict(bag, newData);
```
在这个例子中,我们生成了一个大小为 100x10 的矩阵 `data`,其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的数字。然后,我们使用 `TreeBagger` 函数生成了一个包含 10 棵随机树的模型 `bag`。最后,我们使用 `predict` 函数预测了一个新的数据点 `newData` 的类别。
MATLAB生成正态分布随机数
MATLAB可以使用normrnd函数生成正态分布的随机数。该函数的语法为:
R = normrnd(MU, SIGMA, M, N, ...)
其中MU是正态分布的均值,SIGMA是正态分布的标准差,M和N是生成随机数的矩阵的行数和列数。如果MU和SIGMA是数组,则R的大小是MU和SIGMA的共同大小。如果MU或SIGMA是标量,则R的大小是另一个参数的大小。[3]
例如,要生成一个大小为3x3的矩阵,其中的元素服从均值为0,标准差为1的正态分布,可以使用以下代码:
R = normrnd(0, 1, 3, 3)
这将生成一个3x3的矩阵R,其中的元素是从均值为0,标准差为1的正态分布中随机抽取的数值。
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