numpy生成正态分布数据

2024-08-31

python--numpy生成正态分布数据及randint randn normal的使用

正太分布:也叫(高斯分布Gaussian distribution),是一种随机概率分布机器学习中numpy.random如何生成这样的正态分布数据,本篇博客记录这样的用法 import numpy as np# a = np.random.randint(1,10,size=2) # 最小值,最大值,数量# print(a)# b = np.random.randn(2) # 数量# print(b)# c = np.random.normal(2) # 数量# print(c)# d =

sklearn6_生成分类数据

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 生成2类数据 n_features :特征个数= n_informative() + n_redundant + n_repeatedn_informa

numpy生成随机数组

python想要生成随机数的话用使用random库很方便,不过如果想生成随机数组的话,还是用numpy更好更强大一点. 生成长度为10,在[0,1)之间平均分布的随机数组: rarray=numpy.random.random(size=10) 或者 rarray=numpy.random.random((10,)) 生成在-0.1到0.1之间的平均分布: rarray=0.2*numpy.random.random(size=10)-0.1 或者 rarray=numpy.random.uni

oracle使用DBMS_RANDOM包生成随机数据

(一)DBMS_RANDOM包信息 DBMS_RANDOM包包含3个存储过程,4个函数,1个类型,一共8个模块,如下. SQL> desc dbms_random Element Type ---------- --------- VALUE FUNCTION NORMAL FUNCTION STRING FUNCTION RANDOM FUNCTION INITIALIZE PROCEDURE SEED PROCEDURE TERMINATE PROCEDURE NUM_ARRAY TYPE

pytorch：EDSR 生成训练数据的方法

Pytorch:EDSR 生成训练数据的方法引言 Winter is coming 正文 pytorch提供的DataLoader 是用来包装你的数据的工具. 所以你要将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import torch.utils.data as Data #utils是torch中的一个模块,Data是进行小

Python之机器学习-sklearn生成随机数据

sklearn-生成随机数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties from sklearn import datasets %matplotlib inline font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Heiti.ttc') 多标签分类数据 X

Enterprise Solution 生成实体数据访问接口与实现类型 Code Smith 6.5 模板文件下载

数据库表定义为SalesOrder,用LLBL Gen Pro生成的实体定义是SalesOrderEntity,再用Code Smith生成的数据读写接口是ISalesOrderManager,最后是生成接口实现类型SalesOrderManager. 命名规范如下: SalesOrder => SalesOrderEntity => ISalesOrderManager => SalesOrderManager 这个过程高度机械化,接口与实现类型生成完成,被框架调用即可完成数据读写.接

改用C++生成自动化数据表

改用C++生成自动化数据表前面的文章中,我们讨论了使用一个基于.NET的第三方程序库来从程序中来生成数据表.在我看来,这整个思路是非常有用的,例如为显示测试结果.我经常会自己在博客中尝试各种像这样的方法.大体上就像你做各种测试然后把结果输出到控制台或者文本文档中…… 但是,要是把结果直接写入电子表格然后自动化地生成可视化图表不就更好了吗?这种方法也可以用C++实现吗? 简介在上面提过的文章中,我给大家演示了如何将测试结果直接输出到Excel文件中.我用了一个很棒的的程序库它叫做 Spire.

SQL Server中公用表表达式 CTE 递归的生成帮助数据，以及递归的典型应用

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/5960825.html 我们在做开发的时候,有时候会需要一些帮助数据,必须需要连续的数字,连续间隔的时间点,连续的季度日期等等常见很多人利用master库的spt_values系统表,这个当然没有问题比如下面这个(没截完,结果是0-2047) 这样也可以使用,但是感觉不够灵活,一是不是随便一个账号都可以访问master数据库的,而是他这里面也只有这么一个连续的数字了,想要别的结果集就不太弄了,类似数据可以用公用表表达式C

公用表表达式（CTE）递归的生成帮助数据

本文的作者辛苦了,版权问题特声明本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/5960825.html 工作有时候会需要一些帮助数据,必须需要连续的数字,连续间隔的时间点,连续的季度日期等等.常见很多人利用master库的spt_values系统表. 比如下面这个(没截完,结果是0-2047) 这样也可以使用,但是感觉不够灵活,一不是随便一个账号都可以访问master数据库的,另外一个这里面也只有这么一个连续的数字了,想要别的结果集就不太弄.类似数据可以用公用表表达式C

PowerDesigner反向生成Mysql数据原型

PowerDesigner反向生成Mysql数据原型注意事项: (1)JVM 要32位的. (2)需配置JAVA_HOME环境变量指向所需JVM. (3)需配置CLASSPATH环境变量执行 MySQL JDBC Driver. 变通方法: 变通的方法是在PowerDesigner目录下,建立一个启动批处理,如:startup.bat,在其中配置JAVA_HOME.CLASSPATH(可在其中指定多种数据库的JDBC驱动jar包),如下例所示: REM 32位JAVA_HOME Set JAV

ADO.NET 快速入门（十二）：从 SQL Server 生成 XML 数据

本文演示如何使用2种不同的方法从 SQL Server 生成 XML. 方法1:使用了 SqlCommand 的 ExecuteXmlReader 方法获取 XmlReader,然后使用 DataSet 类的 ReadXml 方法把 XmlReader 填充到 DataSet. 方法2:使用 SqlDataAdapter 提取数据内容,并使其适应 DataSet 内部的XML 结构.SqlDataAdapter 类封装了一组数据指令和一个数据连接,用于填充 DataSet . 示例1

开源 java CMS - FreeCMS2.3 移动app生成首页数据

原文地址:http://javaz.cn/site/javaz/site_study/info/2015/28160.html 项目地址:http://www.freeteam.cn/ 生成首页数据提取当前管理网站下同意移动APP訪问的首页数据,生成json数据到/site/网站文件夹/mobile/index_页数.html页面. 从左側管理菜单点击生成首页数据进入. 点击确定就可以.

如何用python抓取js生成的数据 - SegmentFault

如何用python抓取js生成的数据 - SegmentFault 如何用python抓取js生成的数据 1赞踩收藏想写一个爬虫,但是需要抓去的的数据是js生成的,在源代码里看不到,要怎么才能抓到呢? 最好是用python 链接 Yiner224 2012年11月22日提问显示评论 (4条) 您还没有登录, 请登录后添加评论得票数时间先后 7 个回答 3赞踩采纳如果对抓取的性能没有什么要求的话, 尝试一下selenium或者watir吧. web自动化测试脚本用好了可以做很多事

生成JSON数据--fastjson（阿里）方法

fastjson(阿里)方法生成JSON数据: 与Gson类似,创建相应类,再使用JSON.toJSONString()添加对象要求:生成如下JSON数据 1.{"age":3,"name":"zhangsan","sex":true,"weight":180} 代码: package com.qf.demo7; import com.alibaba.fastjson.JSON; /** * Gson t

生成JSON数据--Gson（谷歌）方法

Gson生成JSON数据方法: 创建相应的类,然后创建对象,toJson()进去就可以了要求:生成如下JSON数据 1.{"age":4,"name":"zhagnsan"} 2.{"no":4,"name":"zhangsan","employees":[{"age":3,"name":"zhangsan"

js 选择图片生成base64数据

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-sc

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump

Flask实战-留言板-使用Faker生成虚拟数据

使用Faker生成虚拟数据创建虚拟数据是编写Web程序时的常见需求.在简单的场景下,我们可以手动创建一些虚拟数据,但更方便的选择是使用第三方库实现.流行的python虚拟数据生成工具有Mimesis和Faker,后者同时支持python2和python3,而且文档中包含丰富的示例,所以这里选用Faker.首先用pipenv安装(使用—dev选项声明为开发依赖):pipenv install faker --dev Faker内置了20多类虚拟数据,包括姓名.地址.网络账号.信用卡.时间.职位.

mysql 生成时间序列数据 - 存储过程

由于时间自动转换为int值, 做一步转化,也可在调用时处理 use `test`; CREATE table test.test1 as SELECT state, id, `规格条码`, `色号条码`, `货号`, `在售平台`, `平台售价`, DATE_ADD('1900-01-01', Interval data1.`上架时间` day) as `上架时间`, `下架时间`, `操作员` FROM data1; CREATE table test.test2 as SELECT stat

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