通过numpy.random.randn()函数,生成包含10个正态分布数据的一维数组a
时间: 2024-03-01 13:54:51 浏览: 63
好的,你可以使用以下代码来生成包含 10 个正态分布数据的一维数组 `a`:
``` python
import numpy as np
a = np.random.randn(10)
print(a)
```
这里使用了 `numpy.random.randn()` 函数来生成 10 个符合标准正态分布(均值为 0,方差为 1)的随机数,并将它们保存在一维数组 `a` 中。然后通过 `print()` 函数将数组 `a` 输出到控制台。
相关问题
Softmax 的作用是把一个序列,变成概率。如下图所示,将向量a转化为概率向量S,其中Si表示输入数据属于第i类的概率。最后,我们通过找出S中最大概率在向量的索引值,预测输入数据为第i类,完成多分类问题。 实验内容: 1. 通过numpy.random.randn()函数,生成包含10个正态分布数据的一维数组a;(设置种子数为500) 2. 根据上图计算概率数组S;(使用numpy.exp()函数) 3. 使用numpy.argmax()函数求输入表示哪一个分类。
好的,你可以参考以下代码来实现你的实验内容:
``` python
import numpy as np
# 生成包含 10 个正态分布数据的一维数组 a
np.random.seed(500)
a = np.random.randn(10)
# 计算概率数组 S
exp_a = np.exp(a)
S = exp_a / np.sum(exp_a)
# 使用 argmax 函数找出最大概率所对应的分类
predicted_class = np.argmax(S)
print("a =", a)
print("S =", S)
print("Predicted class:", predicted_class)
```
这里使用了 `numpy.random.randn()` 函数来生成 10 个符合标准正态分布的随机数,并将它们保存在一维数组 `a` 中。然后,使用 `numpy.exp()` 函数计算 `exp_a` 数组,其中每个元素都是 `a` 数组对应元素的指数。接着,将 `exp_a` 数组中的每个元素除以 `exp_a` 数组中所有元素的和,得到概率数组 `S`。最后,使用 `numpy.argmax()` 函数找出 `S` 数组中最大值所对应的索引,即预测的分类。
np.random.randn和np.random.normal哪一个是创建正态分布,有什么区别
`numpy.random.randn`函数和`numpy.random.normal`函数都是用于从正态分布中生成随机数的函数,但它们的实现方式略有不同。
`numpy.random.randn`函数可以生成指定形状的数组,其中的元素是从标准正态分布中随机生成的。标准正态分布是以0为均值,1为标准差的正态分布。
例如,`np.random.randn(2, 3)`会生成一个形状为(2, 3)的二维数组,其中的元素是从标准正态分布中随机生成的,如下所示:
```
array([[-0.66889042, 0.65765782, 1.01032215],
[-0.06352158, 0.54585434, -0.73391218]])
```
而`numpy.random.normal`函数也可以生成指定形状的数组,但是需要指定正态分布的均值和标准差。例如,`np.random.normal(0, 1, (2, 3))`会生成一个形状为(2, 3)的二维数组,其中的元素是从均值为0,标准差为1的正态分布中随机生成的,如下所示:
```
array([[-0.45612144, -0.53693543, 2.56641993],
[-0.47407511, -0.69601261, -0.55090577]])
```
因此,`numpy.random.randn`函数生成的随机数是从标准正态分布中生成的,而`numpy.random.normal`函数生成的随机数可以从任意均值和标准差的正态分布中生成。其中,标准正态分布是均值为0,标准差为1的正态分布。
另外,值得注意的是,`numpy.random.randn`函数和`numpy.random.normal`函数生成的随机数都是独立的且服从正态分布,但是它们是伪随机数,即它们是通过算法生成的,而非真正的随机数。
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