实操笔记02-random.normal函数

np.random.normal()正态分布

可用于生成网络搭建初始的随机权重

高斯分布的概率密度函数

numpy中

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 

参数的意义为：
　　loc:float
　　概率分布的均值，对应着整个分布的中心center。 loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布
　　scale:float
　　概率分布的标准差，对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高
　　size:int or tuple of ints
　　输出的shape，默认为None。
经常会用到np.random.randn(size)所谓标准正太分布（μ=0, σ=1），对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)

eg：

temp = np.random.normal(0.0, 1, (5, 2))
plt.plot(temp,'.')

temp = np.random.normal(0.0, 20, (5, 2))
plt.plot(temp,'.')

temp = np.random.normal(0.0, 1, (5, 10))
plt.plot(temp,'.')

temp = np.random.normal(0.0, 1, (10, 10))
plt.plot(temp,'.')