numpy 常用函数小计

一、numpy.random.normal()

对应于numpy中：

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

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参数的意义为：

loc：float
    此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
scale：float
    此概率分布的标准差（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，只输出一个值

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我们更经常会用到的np.random.randn(size)所谓标准正态分布（μ=0,σ=1），对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)。

二、np.reshape()

Python中reshape函数参数-1的意思

>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> np.reshape(a, (3,-1)) # the unspecified value is inferred to be 2
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
-1表示我懒得计算该填什么数字，由python通过a和其他的值3推测出来。
# 下面是两张2*3大小的照片(不知道有几张照片用-1代替)，如何把所有二维照片给摊平成一维
>>> image = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,1,1], [1,1,1]]])
>>> image.shape
(2, 2, 3)
>>> image.reshape((-1, 6))
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
[1, 1, 1, 1, 1, 1]])