numpy中的随机数生成技巧与实例
numpy中的随机数生成技巧与实例
引言：在数据科学和机器学习领域，随机数的生成和处理是非常重要的。Numpy是Python中一个常用的科学计算库，它提供了丰富的随机数生成函数，以及一些灵活的方法来处理生成的随机数。本文将介绍几种常用的numpy随机数生成技巧，并给出相应的代码示例。
一、生成特定分布的随机数：
numpy.random.normal()函数生成符合正态分布的随机数。该函数需要指定均值和标准差参数。示例代码：import numpy as np mean = 0 std = 1 np.random.normal(mean, std, 10)登录后复制
