np.random.normal()详解

本文介绍了 numpy 中 np.random.normal 函数的使用方法,包括 loc、scale 和 size 参数的意义,并通过实例展示了如何生成符合特定正态分布的数据。

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 import numpy as np

np.random.normal()的意思是一个正态分布
normal------>正态

例子:

noise = np.random.normal(loc=0,scale=0.02,size=shape)

意义如下:

参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布,
参数scale(float):正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。
参数size(int 或者整数元组):输出的值赋在shape里,默认为None。

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