在值数组上调用random.normal会增加噪声吗？

Question

我在某人的代码中看到了这种模式:

import numpy as np
# Create array
xx = np.linspace(0.0, 100.0, num=100)
# Add Noise
xx = 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)？给定值是否被视为分布loc中每个采样的平均值(即参数)normal？

我也很想知道为什么文档中似乎没有涵盖这种行为.

Answer 1

我也没有看到它记录下来,但是许多采用ndarray的numpy函数将在元素上运行.无论如何,你可以很容易地验证,当它传递一个数组时,它numpy.random.normal使用该元素的值作为均值来调用数组中的每个元素并返回一个数组:

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,  1003.37940455])

In [13]: numpy.random.normal(xx, 100)
Out[13]: array([ -75.13092966,  -47.0841671 ,  154.12913986,  816.3126146 ])