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

时间: 2023-06-26 09:10:29 浏览: 154
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np.random.seed() 的使用详解

这段代码使用了 NumPy 库，首先通过设置随机种子为 1，生成了一个形状为 (100, 2) 的二维数组 X，其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。然后通过 np.random.choice 函数在 [-1, 1] 中随机选择 N 个数，作为标签 y。最终得到了一个包含 N 个样本和 D 个特征的数据集。
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python：numpy.random模块生成随机数

- **正态分布（Normal Distribution）**：np.random.randn()生成标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数；np.random.normal(loc, scale, size)可以指定均值和标准差。 - **泊松分布（Poisson Distribution...

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 =...

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]]

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...

python中random.seed与np.random.seed区别

引用指出，random.seed()和np.random.seed()有完全独立的内部状态，所以random.seed()不会影响random.random()生成的随机序列，同样，np.random.seed()也不会影响numpy.random.randn()等函数生成的随机序列。...

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]

这段代码生成了一个包含40个样本的数据集，其中前20个样本属于第0类，后20个样本属于第1类。其中，每个样本由2个特征构成，这些特征是从均值为[3,3]...np.random.seed(0)是设置随机数种子，保证每次生成的数据集相同。

请解释这段python代码np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) y = (X[:,0] + X[:,1] > 0).astype(int)

这段 Python 代码用于产生随机 100 组二维数据 X。然后通过判断 X 矩阵中每一行的第一列值是否大于...使用 np.random.seed(0) 设置随机数种子，确保每次运行程序生成的随机数是一样的，方便对比不同参数对结果的影响。

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...

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

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 列的随机数矩阵，并将其转化为一个 Pandas 数据框，其中 index 参数的值来源于变量 ts，columns 参数则...

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...

np.random参数

2. np.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成指定维度的标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。 3. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)：生成指定范围内的整数随机数。low为下界（包含...

np.random.seed(123)是什么意思

np.random.seed(123)是设置随机数生成器的种子，...在设置种子之后，使用np.random模块中的随机数生成函数（如np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()等）生成的随机数序列都将是一样的。

背诵np.random库中的函数

2. np.random.rand(d0,d1,…dn): 生成[0,1)之间的浮点数，并以给定的形状创建数组。 3. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’): 生成low和high之间的整数，并以给定的形状创建数组。 4. np....

np.random有那些函数

- np.random.rand()：生成0-1之间的随机浮点数，均匀分布。 - np.random.randn()：生成标准正态分布的随机浮点数。 - np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)：生成整数随机数。如果只有一...

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

np.random.seed(100) arr = np.random.randn(4,4) # 将符合条件的元素替换 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: ...

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

t = np.linspace(j*3.12, (j+1)*3.12, N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta r = a*np.sin(4*t) + np.random.randn(N)*0.2 # radius X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T ...

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

data1 = np.random.randn(10000) data2 = np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) # 绘制直方图 plt.hist(data1, bins=50, alpha=0.5, label='μ=0, σ=1') plt.hist(data2, bins=50, alpha=0.5, label='μ=...

np.random常用函数和参数

2. np.random.rand(*shape): 生成指定形状的[0,1)之间的均匀分布的随机数。 - 参数： - *shape: 整数或整数元组，表示生成随机数的形状。 3. np.random.randn(*shape): 生成指定形状的标准正态分布的随机数...

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这说明`np.random.seed()`不仅影响当前循环内的随机数生成，而且影响后续所有调用`np.random.randn()`等随机数生成函数的结果。 例子2进一步解释了`np.random.seed()`的参数作用。这个参数可以理解为随机数生成序列...
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IEEE 14总线系统Simulink模型开发指南与案例研究

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