从标准正态分布生成随机浮点数并乘以另一个浮点数 - 腾讯云开发者社区

知识小课堂-正态分布 我们先看下官方文档：从平均值为 0 且标准差为 1 的随机数系列返回浮点数。每次调用 randomGaussian() 函数时，它都会返回一个符合高斯或正态分布的数字。...Processing之randomGaussian() Processing 的randomGaussian返回的是从平均值为 0 且标准差为 1 的随机浮点数。...通常我们在使用的时候，要乘以一个扩大的系数，假设为 scale，来获得一个从平均值为 0 且标准差为 scale 的随机数。...不带参数，表示返回的平均值为 0，标准差为 1 的满足正态分布的随机浮点数 带 1 个参数 mean，表示返回的平均值为 mean，标准差为 1 的满足正态分布的随机浮点数 带 2个参数 mean 和...sd，表示返回的平均值为 mean，标准差为 sd 的满足正态分布的随机浮点数 代码实现终于到了代码实现环节了，完整代码如下： int batchSandCount = 600; float sandRange

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Python 随机数生成：深入探索 random 模块的功能与应用

)17. random.gauss(mu, sigma)random.gauss(mu, sigma)函数生成一个服从高斯分布（正态分布）的随机浮点数，其中mu是均值，sigma是标准差。.... random.lognormvariate(mu, sigma)random.lognormvariate(mu, sigma)函数生成一个服从对数正态分布的随机浮点数，其中mu是对数均值，sigma...是对数标准差。...import randomrandom_lognormal = random.lognormvariate(0, 1) # 生成对数正态分布的随机数print("对数正态分布的随机浮点数:", random_lognormal...总结：在本文中，我们深入探讨了Python标准库中的random模块，介绍了各种随机数生成函数以及它们的应用场景和代码示例。

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Python AI 教学 | EM算法（Expectation Maximization Algorithm）及应用

假设男生、女生的身高分别服从正态分布，但每个样本从哪个分布抽取的，我们目前是不知道的。这个时候，对于每一个样本，就有两个方面需要猜测或者估计：这个身高数据是来自于男生还是来自于女生？...（2）np.random.random：用于生成随机数 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组 numpy.random.randn...(d0, d1, ..., dn)：生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：正态分布的随机样本数（3）range() 函数：可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中。...其中ini_data(Sigma,Mu1,Mu2,k,N)函数用于生成训练样本，此训练样本时从两个高斯分布中随机生成的，其中高斯分布a均值Mu1=40、均方差Sigma=6，高斯分布b均值Mu2=20、...只知道男生、女生的身高都服从正态分布。下面我们将应用EM算法来区分男生和女生的身高数据，并分别求出男女生身高数据的均值。

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np.random.random()函数参数用法以及numpy.random系列函数大全

，从0-20中随机。...2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。...., dn)：生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：正态分布的随机样本数。...4.numpy.random.standard_normal()函数用法 numpy.random.standard_normal(size=None)：生产一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：标准正态分布随机样本...7.numpy.random.random_sample()函数用法 numpy.random.random_sample(size=None)：生成一个[0,1)之间随机浮点数或N维浮点数组。

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探索Python中的随机数：random库的强大之处

random库是使用随机数的Python标准库伪随机数: 采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列中元素 random库主要用于生成随机数使用random库: import random random库包括两类函数...其中，random.random()函数生成0到1之间的随机浮点数。...0 random.seed(0) # 生成0到1之间的随机浮点数 random_num1 = random.random() # 重新设置随机数种子为0 random.seed(0) # 再次生成...(numbers, 3) print(random_sample) 正态分布随机数： random.gauss(mu, sigma)函数可以生成具有指定均值和标准差的随机浮点数，符合正态分布。...import random # 生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数 random_num = random.gauss(0, 1) print(random_num) 总结 random库为Python

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python测试测开-面试准备第1天

python random模块解析 random.random()函数可以生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。...random.uniform(a, b)函数可以生成[a, b]或[b, a]之间的随机浮点数。 random.randint(a, b)函数可以生成[a, b]或[b, a]之间的随机整数。...random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) 函数可以从总体中随机抽取（有放回抽样）出容量为k的样本并返回样本的列表...random.sample(population, k) 函数可以从总体中随机抽取（无放回抽样）出容量为k的样本并返回样本的列表。...进阶 random模块提供的函数除了生成均匀分布的随机数外，还可以生成其他分布的随机数，例如random.gauss(mu, sigma)函数可以生成高斯分布（正态分布）的随机数；random.paretovariate

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Data Science | Numpy基础(二)

均匀分布和正态分布 以均匀分布和正态分布的方式生成随机数 # numpy.random.rand() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --均匀分布 a = np.random.rand() b...# numpy.random.randn() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --正态分布 a = np.random.randn() b = np.random.randn(4,4) print...0-1的随机浮点数或N维浮点数 --均匀分布 data1 = np.random.rand(500) data2 = np.random.rand(500) #正态分布 # numpy.random.randn...() 生成一个浮点数或N维浮点数 --正态分布 data3 = np.random.randn(500) data4 = np.random.randn(500) import matplotlib.pyplot...按照要求创建数组，筛选出元素值大于5的值并生成新的数组 ?

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python 生成随机矩阵_matlab建立m行n列矩阵

# 随机浮点数 matrix1 = rd.random((5, 5)) # 随机生成一个 [0,1) 的浮点数 ，5x5的矩阵 # print(matrix1) 如果想要生成固定区间的浮点数，可以采用如下两种方法...(888) # 方法一 matrix1 = rd.random((5, 5))*5 - 2 # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵 # 方法二 matrix1 = rd.uniform(-2..., 3, (5, 5)) # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵 # print(matrix1) 生成固定分布的随机数 # 服从特定分布的随机数 # 生成随机矩阵 import numpy...# 1.均匀分布 matrix_uniform = rd.uniform(-2, 3, (5, 5)) # 随机生生成 [-2,3) 内的均匀分布随机浮点数 ，5x5的矩阵 # print(matrix_uniform...) # 2.正态分布 matrix_normal = rd.normal(5, 1, [5,5]) # 生成一个正态分布的随机数，均值为 5，标准差为 1，5x5的矩阵 # print(matrix_normal

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random：Python随机数的生成与应用

本篇，将详细讲解各种场景之下随机数的生成应用。生成随机数对于随机数的生成，random库提供了很多函数，有的负责生成浮点数，有的负责生成整型，还有的可以生成区间内的随机数等。...函数名参数意义 random 无参数随机生成[0-1]之间浮点数 uniform 2个整型参数：最小数，最大数随机生成最小最大之间的浮点数 randint 2个整型参数：最小数，最大数随机生成最小最大之间的整数...lognormvariate() 根据对数正态分布（用于概率论），返回介于0和1之间的随机浮点数 normalvariate() 根据正态分布（在概率论中使用）返回介于0和1之间的随机浮点数 vonmisesvariate...() 根据Weibull分布返回0到1之间的随机浮点数（用于统计信息） 正态分布 random库中提供了函数normalvariate()和gauss()生成正态分布随机数（高斯分布）。...当然还有一个函数lognormvariate()也可以生成正态分布，不过它生成的正态分布适用于多个不交互随机变量的积。

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Python标准库random用法精要

random标准库主要提供了伪随机数生成函数和相关的类，同时也提供了SystemRandom类（也可以直接使用os.urandom()函数）来支持生成加密级别要求的不可再现伪随机数序列。...1、random.seed() 初始化随机数生成器。使用相同种子可以生成相同的随机数序列。...seq中随机选择一个元素并返回。...9、random.uniform(a,b) 返回介于[a,b]或[b,a]之间的随机浮点数。...，其中mu为平均数，sigma是标准差。

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如何使用Java语言来实现取两个数之间的随机数

使用java.util.Random类Java标准库提供了一个随机数生成器类java.util.Random，我们可以使用这个类来获取两个数字之间的随机数。它提供了多种方法来生成随机数。...生成指定范围内的随机整数如果我们需要生成一个指定范围内的随机整数，可以调用nextInt()方法，并传入一个参数bound，代表随机数的上限。...生成指定范围内的随机浮点数除了生成整数之外，我们还可以使用Random类来生成指定范围内的随机浮点数。...(10.0 - 5.0) + 5.0;在上面的代码中，我们先调用nextDouble()方法生成一个[0,1)之间的随机数，然后将这个随机数乘以范围的大小(10.0-5.0)，再加上最小值(即5.0)...b-a+1)，然后调用Math.random()方法生成一个[0,1)之间的随机数，并将其乘以范围的大小，接着进行取整操作。

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Python伪随机数模块random

random模块该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。(包括在实数轴上计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数)不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。...常用序列随机函数 random.choice(seq) 从非空序列 seq 返回一个随机元素。如果 seq 为空，则引发 IndexError。...random.random() 返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。...random.gauss(mu, sigma) 正态分布，也称高斯分布。 mu 为平均值，而 sigma 为标准差。此函数要稍快于下面所定义的 normalvariate() 函数。...random.normalvariate(mu, sigma) 正态分布。 mu 是平均值，sigma 是标准差。参考资料更多的函数请参考random — 生成伪随机数。

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random使用

本文主要是记录numpy中随机模块random的使用方法 import numpy as np np.random.rand(1,2,3) # 生成指定维度的均匀分布的随机数组，浮点数，范围是...0.30998811, 0.48737386], [0.22611184, 0.20013266, 0.1551036 ]]]) np.random.randn(1,2,3) # 生成指定维度的正态分布的随机数组...，浮点数，平均值是0，标准差是1 array([[[ 0.37332366, 0.4808653 , 1.08913167], [-1.30403245, 1.36419021,...1.00213244]]]) np.random.randint(1, 10, (3,3)) # 在给定范围内生成随机数组，第三个参数是形状，不是任何分布 array([[4, 8, 2],...[8, 4, 8], [1, 7, 5]]) np.random.uniform(1,10,(3,3)) # 在给定范围内生成均匀分布的随机数组，第三个参数是形状 array([[2.06976916

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Python中产生随机数

参考链接： Python中生成安全的随机数 Python产生随机数：一.Python自带的random库 1.参生n--m范围内的一个随机数: random.randint(n... 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数 print( random.uniform(1.1,5.4) ) # 从序列中随机选取一个元素 print( random.choice...([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) ) # 生成从1到100的间隔为2的随机整数 print( random.randrange(1,100,2) ) # 将序列...,dn) 2.产生n维的正态分布的随机数: np.random.randn(d1,d2,d3,......numpy as np #产生n维的均匀分布的随机数 print(np.random.rand(5,5,5)) #产生n维的正态分布的随机数 print(np.random.randn(5,5,5))

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numpy.random用法

numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 ...], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random randn(d0, d1, ..., dn) 返回一个样本，具有标准正态分布。...（官网例子与random_sample完全一样） ranf([size]) 返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。...（官网例子与random_sample完全一样） sample([size]) 返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。...standard_exponential([size]) 标准的指数分布 standard_gamma(shape[, size]) 标准伽马分布 standard_normal([size]) 标准正态分布

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Python数据分析之Numpy入门

(2,2) ''' 输出： array([[0.99449146, 0.92339551], [0.1837405 , 0.41719798]]) ''' random.randn函数，生成数值成标准正态分布...（平均值为0，标准差为1）的数组 import numpy as np # 创建2行3列，取值范围为标准正态分布的数组 np.random.randn(3,2) ''' 输出： array([[-1.27481003...4], [3, 7]]) ''' random.normal函数，生成数值成正态分布（可指定平均值、标准差）的数组 import numpy as np # 创建一维，数值成正态分布（均值为...0.41738042, 0.0470862 , 1.79446076, -1.47514478]) ''' random模块的其他函数函数说明 seed 确定随机数生成器的种子，固定生成的随机数...permutation 返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的范围 shuffle 对一个序列就地随机排列 rand 产生均匀分布的样本值 randint 从给定的上下限范围内随机选取整数 randn

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Numpy 基础

import numpy as np np.random.seed(123) // 每次生成随机数保持一致 numpy.random.random()　生成随机浮点数，数值大小 0.0 ~ 1.0...np.random.random((2,3)) // 创建 2 x 3 矩阵，数值大小在 0 ~1 之间 normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) loc：均值，scale：标准差...(矩阵大小） n = numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1, size=(2, 3)) numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)函数：从标准正态分布中返回一个...(d0*d1* …* dn) 维样本值 np.random.randn(4, 2) numpy.random.shuffle() 将序列的所有元素随机排序 Python中的X[:,0]和X[:,1]

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python numpy.random详细解析

0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random randn(d0, d1, ..., dn) 返回一个样本，具有标准正态分布...（官网例子与random_sample完全一样） ranf([size]) 返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。...（官网例子与random_sample完全一样） sample([size]) 返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。...（官网例子与random_sample完全一样） choice(a[, size, replace, p]) 生成一个随机样本，从一个给定的一维数组 Examples Generate a uniform...standard_exponential([size]) 标准的指数分布 standard_gamma(shape[, size]) 标准伽马分布 standard_normal([size]) 标准正态分布

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numpy的random模块

0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random randn(d0, d1, ..., dn) 返回一个样本，具有标准正态分布...（官网例子与random_sample完全一样） ranf([size]) 返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。...（官网例子与random_sample完全一样） sample([size]) 返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。...（官网例子与random_sample完全一样） choice(a[, size, replace, p]) 生成一个随机样本，从一个给定的一维数组 Examples Generate a uniform...standard_gamma(shape[, size]) 标准伽马分布 standard_normal([size]) 标准正态分布 (mean=0, stdev=1).

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python的numpy.random详细解析

0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random randn(d0, d1, …, dn) 返回一个样本，具有标准正态分布...（官网例子与random_sample完全一样） ranf([size]) 返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。...（官网例子与random_sample完全一样） sample([size]) 返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。...（官网例子与random_sample完全一样） choice(a[, size, replace, p]) 生成一个随机样本，从一个给定的一维数组 Examples Generate a uniform...standard_exponential([size]) 标准的指数分布 standard_gamma(shape[, size]) 标准伽马分布 standard_normal([size]) 标准正态分布

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