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中随机选取size个数 replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去,如果是False的话,那么通一次挑选出来的数都不一样,如果是True的话, 有可能会出现重复的,因为前面的抽的放回去了. p表示每个元素被抽取的概率,如果没有指定,a中所有元素被选取的概率是相等的. 默认为有放回的抽样 (

np.random.choice的用法 2018年01月15日 10:18:23 qfpkzheng 阅读数:6306 标签: 自己学习 更多 个人分类: 总结   import numpy as np # 参数意思分别 是从a 中以概率P,随机选择3个, p没有指定的时候相当于是一致的分布 a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None) print(a1) # 非一致的分布,会以多少的概率提出来 a2 = np.random.

使用 numpy.random.choice随机采样: 说明: numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 示例: >>> np.random.choice(5, 3) array([0, 3, 4]) >>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) array([3, 3, 0]) >>> np.random.choice(5,

np.random的随机数函数(1) 函数 说明 rand(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,浮点数, [0,1),均匀分布 randn(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,标准正态分布 randint(low[,high,shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组,范围是[low, high) seed(s) 随机数种子, s是给定的种子值 np.random.rand import numpy as np a = np.random.ran

np.random模块常用的一些方法介绍 名称 作用 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn) 生成一个[d0, d1, …, dn]维的numpy数组,数组的元素取自[0, 1)上的均分布,若没有参数输入,则生成一个[0, 1)的数. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) 生成一个[d0, d1, …, dn]维的numpy数组,具有标准正态分布. numpy.random.randint(low, high=None, size=None

在看莫烦python的RL源码时,他的DDPG记忆库Memory的实现是这样写的: class Memory(object): def __init__(self, capacity, dims): self.capacity = capacity self.data = np.zeros((capacity, dims)) self.pointer = 0 def store_transition(self, s, a, r, s_): transition = np.hstack((s, a

python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2

(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,则返回秩为1的数组,不能表示向量和矩阵: 3)当函数括号内有两个及以上参数时,则返回对应维度的数组,能表示向量或矩阵: 4)np.random.standard_normal()函数与np.random.randn()类似,但是np.random.standard_normal()的输入参数为元组(tupl

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.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函数用法: numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn): 生成一个浮点

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((, )) 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.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[,)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.

转自:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 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.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函

1 random()   # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 2 rand(d0, d1, ..., dn)    # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 3 randn(d0, d1, ..., dn)    #  产生标准正态分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 4 standard_normal(size=None)     #  产生标准正态分布的浮点数样本值 np

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

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,每次生成的随机数相同.这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择?在别人的代码中经常看到np.random.seed(Argument),这个参数不一样,有的是0,有的是1,当然还有其他数.那这个参数应该怎么选择呢? 通过对别的博客的理解,我做了以下几组实验: 1．以np.random.rand

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特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis] #水平轴-7~10 np.random.shuffle(x_data) noise = np.ran

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(a1,a2,a3...),[0,1)之间的 均匀分布 随机数 np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.949098

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np.random.mtrand.RandomState “生产” 数据的. 常用的方式如下 import numpy as np # 设置seed值,生成ndarray对象 SEED = 23455 # 基于seed产生随机数 rdm = np.random.mtrand.RandomState(S

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,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高 size:int or tuple of ints 输出的shape,默认为None,只输出一个值 我们更经常会用到np.random.randn(size)所谓标准正

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(),搞不清楚的seed()作用是什么,特地查了一下资料,原来每次运行代码时设置相同的seed,则每次生成的随机数也相同,如果不设置seed,则每次生成的随机数都会不一样.例如:   seed作用.png 源码: # coding: utf-8 # # np.random.seed()的作用 # ### 当我