w = np.mat(np.random.randn(3, 1))

This line of code generates a 3x1 matrix of random numbers from a normal distribution using the NumPy library. The matrix is assigned to the variable named "w". This is commonly used in machine learning algorithms to initialize weights for neural networks.

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# 加载数据和标签 data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = loadmat('label_trainn.mat') data_trainnn = data_trainnn_struct['data'] label_trainnn = label_trainnn_struct['label']报错 label_trainnn = label_trainnn_struct['label'] KeyError: 'label'

这个错误提示说明在 `label_trainn.mat` 文件中没有名为 `'label'` 的变量。你可以使用 `scipy.io` 中的 `whosmat` 函数查看 mat 文件中的变量名，确定 `'label'` 是否存在。

另外，如果你确认 `'label'` 变量确实存在于 mat 文件中，那么你可以尝试使用 `'label_trainn.mat'` 文件的绝对路径来加载数据和标签。例如，如果 mat 文件在当前工作目录的子文件夹 `data` 中，你可以使用以下代码：

import os
import scipy.io

data = np.random.randn(1000, 16)
label = np.random.randint(2, size=(1000,))
data_trainnn_struct = scipy.io.loadmat('data_trainn.mat')
label_trainnn_struct = scipy.io.loadmat(os.path.join('data', 'label_trainn.mat'))
data_trainnn = data_trainnn_struct['data']
label_trainnn = label_trainnn_struct['label']

这样可以确保正确地加载 mat 文件。

np.random.randn(）

np.random.randn()是numpy库中的一个函数，用于生成符合标准正态分布（平均值为0，标准差为1）的随机数。它可以接受一个参数n，表示生成n个随机数。如果不传入参数，则默认生成一个随机数。

举例说明：
import numpy as np
mat = np.random.randn()
print(mat)
print(type(mat)) #输出单个随机数

mat = np.random.randn(2)
print(mat)
print(type(mat)) #输出一个长度为2的数组

mat = np.random.randn(3, 2)
print(mat)
print(type(mat)) #输出一个3行2列的数组