np.random.Normal()
np.random.normal()正態分佈
在numpy計算中，一般會有：
np.random.normal(size,loc,scale):
loc：float 此概率分佈的均值（對應著整個分佈的中心centre） scale：float 此概率分佈的標準差（對應於分佈的寬度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高） size：int or tuple of ints 輸出的shape，預設為None，只輸出一個值
表示均值為loc，標準差為scale的高斯隨機數（場）.
即與高斯分佈（Gaussian Distribution）的概率密度函式（probability density function）：
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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
np.random.rand()函式 與 np.random.randn()函式
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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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:
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