python中的np.random.normal

np.random.normal(size,loc,scale): 

给出均值为loc,标准差为scale的高斯随机数(场).

先看伟大的高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function):

f(x)=12πσexp((xμ)22σ2)

对应于numpy中:

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
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参数的意义为:

loc:float
    此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre)
scalefloat
    此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高)
sizeint or tuple of ints
    输出的shape,默认为None,只输出一个值
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我们更经常会用到的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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