np.uniform np.mean 的区别

最新推荐文章于 2024-09-20 14:08:33 发布
转载 最新推荐文章于 2024-09-20 14:08:33 发布 · 1.4k 阅读 · 0

本文探讨了np.uniform函数，介绍了其作为均匀分布（矩形分布）在概率论和统计学中的应用，以及如何使用两个参数a和b定义分布范围。同时，文章解释了np.mean函数用于求解数据集的平均值，无论是单一数值还是列表。

np.uniform 均匀分布  

在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。

np.mean() 求均值，返回单一数值或list

 

hellocsz
关注
NumPy 深度解析：连续均匀分布随机数生成——`numpy.random.uniform()`
weixin_42107409的博客
09-23 810
本文介绍了NumPy库中的numpy.random.uniform()函数，用于生成指定区间内的均匀分布随机数。文章首先阐述了均匀分布作为基础概率分布的重要性及其数学定义，包括概率密度函数、参数区间和统计特性。随后详细解析了uniform()函数的语法参数、核心行为及默认设置，并与其他随机数生成函数（如rand()、randint()等）进行了对比。最后展示了该函数在模拟计算、机器学习、图形学等领域的应用场景，并提供了代码示例和最佳实践建议。
2025——》NumPy中的np.random.random使用/在什么场景下适合使用np.random.random？在数据可视化中，如何使用Python的NumPy库？NumPy随机数生成实战指南
weixin_68013600的博客
05-28 1119
NumPy库在数据可视化中的核心应用包括数据生成、处理与转换、统计计算及性能优化。np.random.random用于生成[0,1)区间的均匀分布随机数，适用于蒙特卡洛模拟、随机初始化、数据增强等场景。数据可视化中，NumPy通过linspace/meshgrid生成坐标数据，结合matplotlib等库绘制图形；提供归一化、滤波等数据处理功能；支持直方图、3D曲面等统计与多维可视化。其向量化操作能高效处理大规模数据，为可视化提供高质量输入。
python numpy 常用随机数的产生方法
大西几的知识小仓库
11-20 1657
numpy 中 的random模块有多个函数用于生成不同类型的随机数，常见的有 uniform、rand、random、randint、random_interges 1、np.random.uniform的用法 np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 作用：可以生成[low,high)中的随机数，可以是单个值，也可以是一维数组，也可以...
Python中NumPy库提供的函数——np.random.uniform的基本用法
XDXDXDXDX111的博客
09-26 6592
通过这些随机生成的超参数值，可以进行超参数搜索（超参数调整），尝试不同的超参数组合来找到模型的最佳配置。在每个次迭代中，使用不同的超参数值来训练模型，然后根据模型在验证集上的性能选择最佳的超参数组合。这个随机数的范围是从10的负6次方到10的负2次方之间，它通常被用来学习学习率（learningrate）超参数。这个随机数的范围是从 10 的负 8 次方到 10 的负 4 次方之间，它通常被用来正则化（重量衰减）超参数。：指定均匀分布的上限（不包含元素），生成的随机数可能的峰值。
详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法
热门推荐
BaoITcore的博客
06-14 5万+
np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的区别和用法，他们返回值都是怎么样的？本篇文章通过代码带你理解它们各自的作用。
np.uniform用法、数据维度扩充用法示例
MiaLove
07-02 2222
rng = np.random.RandomState(42) X = rng.uniform(0, 5, 100) X = X[:, np.newaxis] #把行向量转化为了列向量 y = np.array(X[:, 0] > 2.5, dtype=int) # 等价于: rng = np.random.RandomState(42) X = rng.uniform(0, 5, [1...
【Numpy】一文向您详细介绍 np.random.uniform()
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
05-04 7930
🚀掌握Numpy随机数生成，从`np.random.uniform()`开始！🔍 🎲轻松理解`np.random.uniform()`的作用与用法，探索其在实际数据分析中的📊应用场景。🔄 💡还有更多随机数生成函数等你发掘，如`randn()`, `randint()`等。🔍 🌈一文在手，随机生成无忧！读完秒变Numpy随机数生成达人！#Numpy #随机数生成 #np.random.uniform() #数据分析 #机器学习
def weights(self): if not self._warmed_up(): return np.ones([self.diffusion.num_timesteps], dtype=np.float64) weights = np.sqrt(np.mean(self._loss_history ** 2, axis=-1)) weights /= np.sum(weights) weights *= 1 - self.uniform_prob weights += self.uniform_prob / len(weights) return weights具体解释
06-08
2. `weights = np.sqrt(np.mean(self._loss_history ** 2, axis=-1))` 这行代码计算了一个权重数组，这个数组是用历史损失的平均值的平方根来计算的。 3. `weights /= np.sum(weights)` 这行代码将权重数组归一化，...
xmean = np.random.uniform(-1.0, 1.0, ndim) if x0 is None else standardize(x0)
最新发布
11-14
return (x - np.mean(x)) / np.std(x) ndim = 5 x0 = None xmean = np.random.uniform(-1.0, 1.0, ndim) if x0 is None else standardize(x0) print("当 x0 为 None 时，xmean 的值：", xmean) x0 = np.array([1,...
sigma = np.random.uniform(sigma_range[0], sigma_range[1]) # 生成高斯噪声 noise = np.random.normal(mean, sigma, image.shape).astype(image.dtype) 保证每次运行产生的值不变
08-29
在使用np.random.uniform和np.random.normal之前，使用np.random.seed(某个固定整数)来设定种子。 2. 注意：如果程序中有多个随机数生成操作，设置一次种子会影响之后的所有随机数生成。 但是，这里有一个问题：...
【Numpy】中np.random.uniform()函数用法
lemonxiaoxiao的博客
10-23 4万+
参考： https://www.cnblogs.com/fpzs/p/10504658.html numpy.random.uniform()介绍： 函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size) 功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high. 参数介绍: low: 采样下界，float类型，默认值为0； high: 采样上界，float类型，默认值为1； size: 输出样本数目，为int或元组(t.
np.random.uniform() 用法
Drug discovery
11-30 3152
是NumPy库中用来生成在一个指定范围内均匀分布的随机数的函数。highsize如果size是一个整数，那么会返回一个形状为(size,)的数组。如果size是一个元组，比如(m, n, k)，那么它会返回一个形状为(m, n, k)的多维数组，每个元素都是在low和high之间均匀分布的随机浮点数。
np.random.uniform()函数用法总结
silent1cat的博客
08-17 4万+
概述 np.random.uniform()作用于从一个均匀分布的区域中随机采样。 用法 np.random.uniform(low, high ,size) ```其形成的均匀分布区域为[low, high)`` 1.low：采样区域的下界，float类型，默认值为0 2.high：采样区域的上界，float类型，默认值为1 3.size：输出样本的数目(int类型或者tuple类型) 4.返回对象：ndarray类型，形状和size中的数值一样 举例 import numpy as np X = n
np.random.uniform,random,choice，newaxis
infinita_LV的博客
01-10 1224
np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 均匀分布，随机生成下一个实数，在 [low, high) 范围内。 low  :   随机数的最小值，包含该值。 high  :  随机数的最大值，不包含该值。 https://blog.csdn.net/u013920434/article/details/52507173  讲的很全面 h...
NumPy库学习之uniform函数
qq_46396470的博客
09-20 1505
是 NumPy 库中的一个函数，用于生成在指定范围内均匀分布的随机数。这个函数可以生成单个随机数，也可以生成随机数数组。它在模拟、统计分析和机器学习等领域中非常有用，尤其是在需要随机抽样或初始化参数时。
python编程之np.random.uniform()用法解析，拨开迷雾不再头晕
tian_jiangnan的博客
04-07 3756
这个方法就是生成一个随机数，这个随机数>=第一个参数，小于第二个参数
python uniform 函数
taotiezhengfeng的博客
06-06 2万+
python的 uniform 函数
概率统计Python计算：连续型随机变量分布（uniform & expon）
u012958850的博客
05-04 4583
1. uniform分布（均匀分布） Python的scipy.stats包中的对象uniform表示连续型的均匀分布。下表展示了uniform分布的几个常用函数。 函数名 参数 功能 rvs(loc, scale, size) loc：分布参数aaa，缺省值为0， scale：分布参数差b−ab-ab−a，缺省值为1，size：产生的随机数个数，缺省值为1 产生size个随机数 pdf(x, loc, scale) x：自变量取值，loc，scale：与上同 概率密度函数f(x)f(x
python教程之np.random.uniform()用法解析
tian_jiangnan的博客
06-10 1万+
np.random.uniform(a,b)其中a是下界，b是上界，这个方法是在上下界的界定范围内随机取一个值
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值