numpy.random.uniform均匀分布 2018年06月19日 23:28:03 徐小妹 阅读数:4238   numpy.random.uniform介绍: 1. 函数原型:  numpy.random.uniform(low,high,size) 功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high. 参数介绍:         low: 采样下界,float类型,默认值为0:    high: 采样上界,float类型,默认值为1…

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.uniform.html#numpy.random.uniform http://docs.scipy.org/doc/ http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.6.0/reference/generated/numpy.hstack.html…

功能 两个函数的功能都是将多维数组降为一维. 用法 import numpy as np arr = np.array([[1, 2],[3, 4]]) arr.flatten() arr.ravel() #降维默认行序有限,传入参数'F'表示列序优先 arr.ravel('F') 区别 ravel()返回的是视图,意味着改变元素的值会影响原始数组: flatten()返回的是拷贝,意味着改变元素的值不会影响原始数组.…

>> import numpy as np >>> A1_mean = [1, 1] >>> A1_cov = [[2, .99], [1, 1]]>>> A1 = np.random.multivariate_normal(A1_mean, A1_cov, 10) #依据指定的均值和协方差生成数据 >>> A1array([[-1.72475813,     0.33681971],         [ 0.786437…

NumPy的随机函数子库numpy.random 导入模块:import numpy as np 1.numpy.random.rand(d0,d1,...,dn) 生成一个shape为(d0,d1,..,dn)的n+1维数组,元素类型为浮点数,元素大小范围是[0,1),均匀分布,随机产生. 例:print(np.random.rand(2, 4, 3)) # 生成形状(2, 3, 4)的数组,元素范围[0,1) 输出: [[[0.08107628 0.04956067 0.83403251]…

from numpy import random numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 生出size个符合均分布的浮点数,取值范围为[low, high),默认取值范围为[0, 1.0) >>> random.uniform() 0.3999807403689315 >>> random.uniform(size=1) array([0.55950578]) >>> random.unif…

numpy.random.rand(d0,d1,...,dn ) 给定形状中的随机值. 创建一个给定形状的数组,并用统一分布的随机样本填充它.[0, 1) 参数: d0,d1,...,dn:int,可选 返回数组的维度应该都是正数.如果没有给出参数,则返回单个Python浮点数. 返回: 出:ndarray,形状(d0, d1, ..., dn) 随机值. 也可以看看 random 笔记 这是一个方便的功能.如果您想要一个接口将形状元组作为第一个参数,请参阅np.random.random_sa…

效果: 代码: def scatter_curve(): # plt.subplot(1,1,1) n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(X,Y)#用于渐变色彩 plt.axes([0,0,1,1]) #和subplot差不多,四个参数指定区域的大小 #plt.axes([xmin,xmax]) plt.scatter(X,Y,s=4,c=T,alpha=0.5)#4代表点的大小 plt.x…

numpy是Python中经常要使用的一个库,而其中的random模块经常用来生成一些数组,本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法. 首先查看numpy的版本: import numpy numpy.__version__ '1.18.2' numpy获得随机数有两种方式: 结合BitGenerator生成伪随机数 结合Generate从一些统计分布中采样生成伪随机数 BitGenerator:生成随机数的对象.包含32或64位序列的无符号整数 Generator:将从Bit…

random() random()方法:返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内 运用random()方法的语法: import random #random()方法不能直接访问,需要导入random模块,然后通过random静态对象调用该方法 random.random random.random()方法用于生成一个0到1的随机浮点数:0<=n<1.0 >>> import random >>> print "random():",…