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Python numpy random.mtrand.RandomState.standard_normal用法及代码示例


用法:

RandomState.standard_normal(size=None)

从标准正态分布(均值= 0,stdev = 1)中抽取样本。

参数:
size int 或 tuple of ints, 可选参数

输出形状。如果给定的形状是(m, n, k), 然后m * n * k抽取样品。默认值为无,在这种情况下,将返回单个值。

返回值:
out float或ndarray

形状的浮点数组size抽取的样本,如果有则抽取一个样本size未指定。

注意:

对于来自的随机样本N(\mu, \sigma^2),请使用以下之一:

mu + sigma * np.random.standard_normal(size=...)
np.random.normal(mu, sigma, size=...)

例子:

>>> np.random.standard_normal()
2.1923875335537315 #random
>>> s = np.random.standard_normal(8000)
>>> s
array([ 0.6888893 ,  0.78096262, -0.89086505, ...,  0.49876311,  # random
       -0.38672696, -0.4685006 ])                                # random
>>> s.shape
(8000,)
>>> s = np.random.standard_normal(size=(3, 4, 2))
>>> s.shape
(3, 4, 2)

Two-by-four来自的样本数组N(3, 6.25)

>>> 3 + 2.5 * np.random.standard_normal(size=(2, 4))
array([[-4.49401501,  4.00950034, -1.81814867,  7.29718677],   # random
       [ 0.39924804,  4.68456316,  4.99394529,  4.84057254]])  # random

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注:本文由纯净天空筛选整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.standard_normal。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。