这个函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值.什么是标准正态分布 来源:http://www.360doc.com/content/17/0306/13/32342759_634411464.shtml 什么是正态分布 正态概率分布是连续型随机变量概率分布中最重要的形式,它在实践中有着广泛的应用.在生活中有许多现象的分布都服从正态分布,如人的身高.体重.智商分数:某种产品的尺寸和质量:降雨量:学习成绩,特别是,在统计推断时,当样本的数量足够大时,许多统计数据都服从正态分布.下面以人的身…

学习链接:http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 官方链接:https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html 简介: numPy是python语言的一个扩展库,是一个运行非常快的数学库,主要用于数组计算.它支持大量的维度与数据运算还针对数组运算提供大量的数学函数库.它包含:一个强大的n维数组对象ndarray.广播功能函数.整合c/c++/fortran的工具.线性代数.傅里叶变化与随机数生成等功…

这玩意用了很多次,但每次用还是容易混淆,今天来总结mark一下~~~ 1. numpy.random.rand(d0,d1,...,dn) 生成一个[0,1)之间的随机数或N维数组 np.random.rand(2) #生成两个[0,1)之间的数 [0.6555729 0.76240372] np.random.rand(2,2) #生成2行*2列的矩阵 [[0.58360206 0.91619225] [0.78203671 0.06754087]] 2. numpy.random.randn…

一.*  , dot()   multiply() 1, 对于array来说,(* 和 dot()运算不同, * 和 multiply()运算相同) *和multiply() 是每个元素对应相乘 dot() 是矩阵乘法 2, 对于matrix来说,(* 和 multiply()运算不同,* 和 dot()运算相同) * 和dot() 是矩阵乘法 multiply()  是每个元素对应相乘 3, 混合的时候(与矩阵同) multiply 为对应乘 dot为矩阵乘法(矩阵在前数组在后时,均为一维时数…

c…

Numpy里面的randn是满足了整体分布的,normal distribution(正态分布):rand则是满足了Uniform Distribution(均匀分布): Linspace(start, end, numercount):start:开始数,end:结束数,numbercount:均分开始数和结束数.Endpoint,是一个布尔值,true代表范围是包含最后一个数(end,相当于数值范围"]"),false则代表不包含范围的最后一个数(相当于数值范围的")&q…

原文  http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201 主题 NumPy 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想从新回忆下,请看看 Python Tutorial . 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython 是一个净强化的交互Python Shell,对探索NumPy的特性非常方便. matplotlib 将允…

1.Numpy 中Matrices和arrays的区分 Numpy matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array.所以matrix 拥有array的所有特性. 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号.例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积. import numpy as np a=np.mat('4 3; 2…

一.文件读取 numpy.genfromtxt() 可以用来读取各种文件.常用语法大致如下: numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type 'float'>, delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0) fname 要导入的文件路径 dtype 指定要导入文件的类型,dtype=str / int等等 delimiter  文件中不同元素间的间隔方式,空格还是逗号什么的,如:delimiter=',': skip_hea…

[转载说明] 本来没有必要转载的,只是网上的版本排版不是太好,看的不舒服.所以转过来,重新排版,便于自己查看. 基础篇 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组. 这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的数组,因为它只有一个轴.那个轴长度为3. 又例如,在以下例子中,数组的秩为2(它有两个维度)…