numpy 和 pandas 中常用的一些函数及其参数
numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中。
numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中。
代码:
import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4)
print(arr1)
print('******************************************************************')
arr2 = np.random.rand(2,4)
print(arr2)
结果:
[[-1.03021018 0.5197033 0.52117459 -0.70102661]
[ 0.98268569 1.21940697 -1.095241 -0.38161758]]
******************************************************************
[[ 0.19947349 0.05282713 0.56704222 0.45479972]
[ 0.28827103 0.1643551 0.30486786 0.56386943]]
Notes
For random samples from , use:
sigma * np.random.randn(...) + mu
Examples
>>> np.random.randn()
2.1923875335537315 #random
Two-by-four array of samples from N(3, 6.25):
>>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3
array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677], #random
[ 0.39924804, 4.68456316, 4.99394529, 4.84057254]]) #random
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