maxframe.tensor.random.RandomState

class maxframe.tensor.random.RandomState(seed=None)

__init__(seed=None)

方法

__init__([seed])
beta(a, b[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从 Beta 分布中抽取样本。
binomial(n, p[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从二项分布中抽取样本。
bytes(length)	返回随机字节。
chisquare(df[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从卡方分布中抽取样本。
choice(a[, size, replace, p, chunk_size, gpu])	从给定的一维数组生成随机样本
dirichlet(alpha[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从狄利克雷分布中抽取样本。
exponential([scale, size, chunk_size, gpu, ...])	从指数分布中抽取样本。
f(dfnum, dfden[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从 F 分布中抽取样本。
from_numpy(np_random_state)
gamma(shape[, scale, size, chunk_size, gpu, ...])	从伽马分布中抽取样本。
geometric(p[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从几何分布中抽取样本。
gumbel([loc, scale, size, chunk_size, gpu, ...])	从 Gumbel 分布中抽取样本。
hypergeometric(ngood, nbad, nsample[, size, ...])	从超几何分布中抽取样本。
laplace([loc, scale, size, chunk_size, gpu, ...])	从具有指定位置（或均值）和尺度（衰减）的拉普拉斯或双指数分布中抽取样本。
logistic([loc, scale, size, chunk_size, ...])	从逻辑分布中抽取样本。
lognormal([mean, sigma, size, chunk_size, ...])	从对数正态分布中抽取样本。
logseries(p[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从对数级数分布中抽取样本。
multinomial(n, pvals[, size, chunk_size, ...])	从多项分布中抽取样本。
multivariate_normal(mean, cov[, size, ...])	从多变量正态分布中抽取随机样本。
negative_binomial(n, p[, size, chunk_size, ...])	从负二项分布中抽取样本。
noncentral_chisquare(df, nonc[, size, ...])	从非中心卡方分布中抽取样本。
noncentral_f(dfnum, dfden, nonc[, size, ...])	从非中心F分布中抽取样本。
normal([loc, scale, size, chunk_size, gpu, ...])	从正态（高斯）分布中抽取随机样本。
pareto(a[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从具有指定形状的帕累托II或洛马克斯分布中抽取样本。
permutation(x[, axis, chunk_size])	随机排列一个序列，或返回一个排列后的范围。
poisson([lam, size, chunk_size, gpu, dtype])	从泊松分布中抽取样本。
power(a[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从指数为正的幂分布中抽取[0, 1]区间内的样本。
rand(*dn, **kw)	给定形状的随机值。
randint(low[, high, size, dtype, density, ...])	从 `low`（包含）到 `high`（不包含）返回随机整数。
randn(*dn, **kw)	从“标准正态”分布返回样本。
random([size, chunk_size, gpu, dtype])	在半开区间 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数。
random_integers(low[, high, size, ...])	在 low 和 high 之间（包含）的类型为 mt.int 的随机整数。
random_sample([size, chunk_size, gpu, dtype])	在半开区间 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数。
ranf([size, chunk_size, gpu, dtype])	在半开区间 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数。
rayleigh([scale, size, chunk_size, gpu, dtype])	从瑞利分布中抽取样本。
sample([size, chunk_size, gpu, dtype])	在半开区间 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数。
seed([seed])	设置生成器的种子。
shuffle(x[, axis])	通过随机打乱内容来就地修改序列。
standard_cauchy([size, chunk_size, gpu, dtype])	从模式为 0 的标准柯西分布中抽取样本。
standard_exponential([size, chunk_size, ...])	从标准指数分布中抽取样本。
standard_gamma(shape[, size, chunk_size, ...])	从标准伽马分布中抽取样本。
standard_normal([size, chunk_size, gpu, dtype])	从标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）中抽取样本。
standard_t(df[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从具有 df 自由度的标准学生 t 分布中抽取样本。
to_numpy()
triangular(left, mode, right[, size, ...])	在区间 [left, right] 上从三角分布中抽取样本。
uniform([low, high, size, chunk_size, gpu, ...])	从均匀分布中抽取样本。
vonmises(mu, kappa[, size, chunk_size, gpu, ...])	从 von Mises 分布中抽取样本。
wald(mean, scale[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从 Wald（或逆高斯）分布中抽取样本。
weibull(a[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从威布尔分布中抽取样本。
zipf(a[, size, chunk_size, gpu, dtype])	从 Zipf 分布中抽取样本。