python中"normal"什么意思

在Python中，"normal"通常指正态分布，也称为高斯分布。它是一种常见的概率分布，用于描述许多自然现象和统计数据。在Python中，可以使用NumPy库中的random.normal函数生成正态分布的随机数。

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python中normal函数

normal函数是Python中torch库中的一个函数，用于生成满足正态分布的随机数。它有两种用法：

1. 第一种用法是torch.normal(mean, std, *, out=None)，其中mean是输出张量中元素正态分布的均值，std是输出张量中元素正态分布的标准差。这个函数会从均值为mean，标准差为std的正态分布中随机选取元素，并返回一个张量。

例如，torch.normal(mean=torch.arange(1.,11.),std=torch.arange(1.,0.,-0.1))会从均值为1，标准差为1的正态分布中随机选取一个元素，然后从均值为2，标准差为0.9的正态分布中随机选取一个元素，以此类推，最后返回一个包含这些随机数的张量。

2. 第二种用法是torch.normal(means, std, *, out=None)，其中means是一个张量，std是输出张量中元素正态分布的标准差。这个函数会从均值为means中对应位置的元素，标准差为std的正态分布中随机选取元素，并返回一个张量。

例如，torch.normal(means=torch.arange(1,11),std=torch.arange(1,0,-0.1))会从均值为1，标准差为1的正态分布中随机选取一个元素，然后从均值为2，标准差为0.9的正态分布中随机选取一个元素，以此类推，最后返回一个包含这些随机数的张量。

请注意，在使用第二种用法时，参数不应该是means，而是使用mean。

python中normal的用法

在Python中，normal通常指正态分布（也称为高斯分布），可以使用NumPy库中的random.normal函数生成正态分布的随机数。例如，以下代码将生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数：

import numpy as np

x = np.random.normal(0, 1, size=(10,))

print(x)

输出结果可能类似于：

[-0.234 1.345 -0.987 0.123 -1.456 0.678 0.456 -0.789 1.234 -0.567]