Numpy-np.random.normal()正态分布
X ~ :随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布(高斯函数)
- 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述
- 某些概率分布可以用正态分布近似计算
正态分布(又称高斯分布)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)所谓标准正态分布(μ=0, σ=1),对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)
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