np.random.randn函数如何确定生成的随机数的范围

`np.random.randn()` 函数生成的是符合标准正态分布的随机数，其范围理论上是 $(-\infty, +\infty)$。但实际上由于计算机的精度限制，生成的随机数通常是在一定范围内的。具体来说，`np.random.randn()` 函数生成的随机数的范围大概是 $(-4, 4)$，即生成的随机数的绝对值不会超过 $4$。这个范围是经验性的，不同的实现可能会有所不同。如果需要在其他范围内生成随机数，可以通过对生成的随机数进行缩放和平移来实现。例如，如果需要在 $[a, b]$ 范围内生成随机数，可以使用如下代码：

a, b = -2, 2
scale = (b - a) / 2
shift = (b + a) / 2
rand_num = np.random.randn() * scale + shift

这样生成的随机数的范围就是 $[a, b]$。

相关问题

np.random.rand,np.random.randn,np.random.random

`np.random.rand`, `np.random.randn`, 和 `np.random.random` 都是 NumPy 中用于生成随机数的函数：

1. `np.random.rand(size)`：生成一个给定形状（size）的浮点数数组，其值均匀分布在 `[0, 1)` 区间内。所有元素都是独立同分布（i.i.d.）的，即彼此之间相互独立，且服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

2. `np.random.randn(size)`：与 `rand` 类似，也是生成浮点数数组，但是其元素默认是标准正态分布的随机数，即均值为0，标准差为1。所以即使没有明确指定范围，生成的数也通常会被认为是在 [-3, 3] 左右的范围内。

3. `np.random.random(size)`：同样生成一个给定形状的浮点数数组，数组中的每一个元素都在 `[0, 1)` 范围内，与 `rand` 相似，也是 i.i.d. 的。

这些函数广泛应用于数据预处理、模拟实验等场景中，帮助创建随机样本。如果你需要生成特定范围内的非均匀分布随机数，可以结合其他技巧如 `a * rand() + b` 来调整生成值的范围。

np.random.random和np.random.randn区别

np.random.random和np.random.randn都是numpy中用于生成随机数的函数，但它们的生成方式不同。

np.random.random用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数，生成的随机数服从均匀分布。该函数的参数是一个整数或一个元组，用于指定生成随机数的维度。

np.random.randn用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机浮点数，生成的随机数服从正态分布。该函数的参数也是一个整数或一个元组，用于指定生成随机数的维度。

简而言之，np.random.random生成的是均匀分布的随机数，而np.random.randn生成的是正态分布的随机数。