np.random.beta
numpy.random.beta(a,b,size=None)
从β分布中提取样本。β分布是狄里克莱分布的一个特例,与伽马分布有关。
在这里我们将参数(3个参数)设置为32 32 3
参数1:32次正面。
参数2:32次反面。
参数3:总共进行3次。 按照惯例来说,我们正反面的次数一致的话,概率应该也是0.5。 在这里我们可以看到β分布下,概率值是0.5上下浮动的。
代码结果如下所示:
import numpy as np
r = np.random.beta(32.0, 32.0,3)
print(r)
# 运行结果 [0.474331 0.51380552 0.51413362]
如果理解错误,欢迎批评!!
np.random.beta的更多相关文章
- 怎么理解np.random.seed()?
在使用numpy时,难免会用到随机数生成器.我一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂.很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同. 我有两个疑惑:1, 利用随机数种子 ...
- 对抗生成网络-图像卷积-mnist数据生成(代码) 1.tf.layers.conv2d(卷积操作) 2.tf.layers.conv2d_transpose(反卷积操作) 3.tf.layers.batch_normalize(归一化操作) 4.tf.maximum(用于lrelu) 5.tf.train_variable(训练中所有参数) 6.np.random.uniform(生成正态数据
1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的 ...
- NP:建立可视化输入的二次函数数据点集np.linspace+np.random.shuffle+np.random.normal
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np ...
- np.random.rand均匀分布随机数和np.random.randn正态分布随机数函数使用方法
np.random.rand用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数 np.random.rand(a1,a2,a3...)生成形状为( ...
- np.random.choice方法
np.random.choice方法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示从a中随 ...
- numpy中的np.random.mtrand.RandomState
1 RandomState 的应用场景概述 在训练神经网络时,苦于没有数据,此时numpy为我们提供了 “生产” 数据集的一种方式. 例如在搭建神经网络(一)中的 4.3 准备数据集 章节中就是采用n ...
- np.random.normal()正态分布
高斯分布的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整 ...
- np.random.randn()、np.random.rand()、np.random.randint()
(1)np.random.randn()函数 语法: np.random.randn(d0,d1,d2……dn) 1)当函数括号内没有参数时,则返回一个浮点数: 2)当函数括号内有一个参数时,则返回秩 ...
- np.random.random()系列函数
1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.r ...
- np.random.seed()
124.np.random.seed()的作用 陈容喜 关注 2018.01.11 21:36 字数 3 阅读 4460评论 0喜欢 6 今天看到一段代码时遇到了np.random.seed(),搞不 ...
随机推荐
- GO 语言中 slice 的理解
GO 语言中 slice 理解 为什么说 Go 语言的 slice 是引用类型,其底层实现明明是一个结构体? slice 的底层实现是一个包含三个字段的结构体:指向底层数组的指针.slice 的长度和 ...
- PHP检查更新加载本地版本号并解压覆盖
<?phperror_reporting(0);ob_implicit_flush(true);$begin = microtime(true);//检查更新,加载本地版本号$config = ...
- 【Docker】部署Redis
1.下载镜像 #下载最新版Redis镜像 (其实此命令就等同于 : docker pull redis:latest ) docker pull redis # 下载指定版本的Redis镜像 (xxx ...
- OOP第三次大作业
前言 前言的前言 快期末,也一直在等这次作业发布,我现在只能说终于等到了!!!跟上一个Blog的时间相隔比较大,内容也比较多,涉及范围也比较广7-11次小练习,废话不多说,直接开始吧.如果对我blog ...
- [prometheus]配置alertmanager和钉钉告警
目录 prometheus发起告警的逻辑 节点 配置alertmanager 配置钉钉告警插件 配置supervisor守护进程 关联prometheus和alertmanager prometheu ...
- Cilium系列-16-CiliumNetworkPolicy 实战演练
系列文章 Cilium 系列文章 前言 今天我们进入 Cilium 安全相关主题, 基于 Cilium 官方的<星球大战> Demo 做详细的 CiliumNetworkPolicy 实战 ...
- React请求机制优化思路
说起数据加载的机制,有一个绕不开的话题就是前端性能,很多电商门户的首页其实都会做一些垂直的定制优化,比如让请求在页面最早加载,或者在前一个页面就进行预加载等等.随着react18的发布,请求机制这一块 ...
- 番外1.ssh连接管理器
目录 本篇前瞻 项目背景 ssh连接管理器 优点 使用方式 配置 使用方法 快速开始 注意点 使用样例 本篇后记 本篇前瞻 学习完go语言基础的专栏,我们究竟写出怎么样的实用工具呢?我在github上 ...
- 文心一言(ERNIE Bot)初体验
引言 几个月前向百度提交了文心一言的体验申请,这两天收到了可以体验的通知,立马体验了一把.总体来说,文心一言基本上能做到有问必答,但是一些奇葩的问题还是会难住这位初出茅庐的 AI. 分享体验 我先后问 ...
- 论文解读(PERL)《PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models》
Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained D ...