从 np.random.normal 创建的数组的大小
The size of an array created from np.random.normal
我正在使用 numpy 的 random.normal 例程来创建具有给定均值和标准差的高斯分布。
array_a = an array of len(100)
gaussian = np.random.normal(loc=array_a,scale=0.1,size=len(2*array_a))
所以我希望 gaussian 有一个 mean=array_a 和 stddev=0.1，并且 gaussian 数组的大小是 array_a 的 2 倍。
但是上面的 returns 我是一个与 array_a 大小相同的数组！
如何让 len(gaussian) 成为 2 倍 len(array_a) 与给定的 mean 和 standard deviation？
你必须乘以 len(array_a) * 2 而不是 len(array_a * 2) 和 loc=array_a.mean()
尝试：
import numpy as np
array_a = np.arange(100)
gaussian = np.random.normal(loc=array_a.mean(), scale=0.1, size=2 * len(array_a))
现在 gaussian.size 是 200 而 gaussian.mean() 等于 array_a.mean()。
我正在使用 numpy 的 random.normal 例程来创建具有给定均值和标准差的高斯分布。
array_a = an array of len(100)
gaussian = np.random.normal(loc=array_a,scale=0.1,size=len(2*array_a))
所以我希望 gaussian 有一个 mean=array_a 和 stddev=0.1，并且 gaussian 数组的大小是 array_a 的 2 倍。
但是上面的 returns 我是一个与 array_a 大小相同的数组！
如何让 len(gaussian) 成为 2 倍 len(array_a) 与给定的 mean 和 standard deviation？
你必须乘以 len(array_a) * 2 而不是 len(array_a * 2) 和 loc=array_a.mean()
尝试：
import numpy as np
array_a = np.arange(100)
gaussian = np.random.normal(loc=array_a.mean(), scale=0.1, size=2 * len(array_a))
现在 gaussian.size 是 200 而 gaussian.mean() 等于 array_a.mean()。