python – 在值数组上调用random.normal会增加噪声吗？

概述我在某人的代码中看到了这种模式： import numpy as np# Create arrayxx = np.linspace(0.0, 100.0, num=100)# Add Noisexx = np.random.normal(xx) 它似乎为数组的每个值添加了一些噪音,但我找不到任何相关的文档.发生了什么？是什么决定了噪音的属性(即缩放)？给定值是否被视为来自正态分布的每个采样 我在某人的代码中看到了这种模式：

import numpy as np# Create arrayxx = np.linspace(0.0,100.0,num=100)# Add Noisexx = np.random.normal(xx)

它似乎为数组的每个值添加了一些噪音,但我找不到任何相关的文档.发生了什么？是什么决定了噪音的属性(即缩放)？给定值是否被视为来自正态分布的每个采样的平均值(即loc参数)？

我也很想知道为什么文档中似乎没有涵盖这种行为.

解决方法 我也没有看到它记录,但许多numpy函数采用ndarray将 operate on it element-wise.无论如何,你可以很容易地验证,当它传递一个数组时,它使用该元素的值为数组上的每个元素调用numpy.random.normal均值并返回一个数组：

In [9]: xx = numpy.array([1,10,100,1000])In [10]: numpy.random.normal(xx)Out[10]: array([  9.45865328e-01,1.11542264e+01,9.88601302e+01,1.00120448e+03])

似乎它使用默认值1.0作为比例.你可以覆盖这个：

In [12]: numpy.random.normal(xx,10)Out[12]: array([    8.92500743,-5.66508088,97.33440273,1003.379@R_502_6939@55])In [13]: numpy.random.normal(xx,100)Out[13]: array([ -75.13092966,-47.0841671,154.12913986,816.3126146 ])

总结

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