np.random.uniform
numpy.random.uniform介紹:
函式原型: numpy.random.uniform(low,high,size)
功能:從一個均勻分佈[low,high)中隨機取樣,注意定義域是左閉右開,即包含low,不包含high.
引數介紹: low: 取樣下界,float型別,預設值為0; high: 取樣上界,float型別,預設值為1; size: 輸出樣本數目,為int或元組(tuple)型別,例如,size=(m,n,k), 則輸出m*n*k個樣本,預設時輸出1個值。
返回值:ndarray型別,其形狀和引數size中描述一致。
這裡順便說下ndarray型別,表示一個N維陣列物件,其有一個shape(表維度大小)和dtype(說明陣列資料型別的物件),使用zeros和ones函式可以建立資料全0或全1的陣列,原型:
numpy.ones(shape,dtype=None,order='C'), 其中,shape表陣列形狀(m*n),dtype表型別,order表是以C還是fortran形式存放資料。
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從np.random.normal()到正態分佈的擬合
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np.random.choice:概率不等於1
這是一個known issue與numpy。使用給定的容差為概率之和隨機選擇功能檢查(here the source) 的解決方案是通過將它們除以它們的總和如果總和是足夠接近1 實施例歸一化的概率: >>> p=[ 1.42836755e-01, 1.42836735e
np.random.choice的用法
import numpy as np # 引數意思分別 是從a 中以概率P,隨機選擇3個, p沒有指定的時候相當於是一致的分佈 a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None) print(a1) # 非一致的分佈,會以多少的概率
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一、np.random.rand() 本函式可以返回一個或一組服從“0~1”均勻分佈的隨機樣本值。隨機樣本取值範圍是[0,1),不包括1。 >>> import numpy as np >>> np.random.rand() 0.21844
np.random.random(3)
>>> import random >>> random.random(3) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> Typ
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