python np.random.randn

引用中提到，np.random.rand()函数返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。而np.random.randn()函数则返回一个或一组服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机样本值。这意味着np.random.randn()生成的随机数集合更倾向于接近0，并且有更大的变化范围。以下是np.random.randn()函数的用法示例：

import numpy as np
print(np.random.randn()) # 0.9235103494934644
print(np.random.randn(1)) # [0.93220658]
print(np.random.randn(2, 2))
"""
[[-0.40534863 -1.27424401]
[ 1.80697898 -0.540174 ]]
"""

相关问题

python np.random.randn

引用[2]:代码：import numpy as np x = np.random.randn(2, 4) b = np.random.randn(3, 2, 4) print(f'x is {x}') print() print(f'b is {b}')。
引用[3]:在python数据分析的学习和应用过程中，经常需要用到numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面我们一起来汇总学习下。import numpy as np。
问题:python np.random.randn是什么意思?
回答:在Python中，np.random.randn函数是numpy库中的一个随机数生成函数。它可以生成一个或多个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。[2]这个函数的用法是np.random.randn(d0, d1, ..., dn)，其中d0, d1, ..., dn是生成随机数的维度。例如，np.random.randn(2, 4)会生成一个2行4列的数组，其中的元素都是服从标准正态分布的随机数。

np.randomg.uniform() np.random.rand() np.random.randn() np.random.randint()哪个返回值不是浮点数

np.random.randint()返回的是整数，不是浮点数。

np.random.uniform()函数的作用是返回一个或一组服从指定范围内均匀分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的范围和形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个[0, 1)之间的随机浮点数
print(np.random.uniform())

# 返回一个[0, 10)之间的随机浮点数
print(np.random.uniform(0, 10))

# 返回一个形状为(2, 3)的随机浮点数数组
print(np.random.uniform(size=(2, 3)))

np.random.rand()函数的作用与np.random.uniform()函数类似，也是返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个[0, 1)之间的随机浮点数
print(np.random.rand())

# 返回一个形状为(1,)的随机浮点数数组
print(np.random.rand(1))

# 返回一个形状为(2, 2)的随机浮点数数组
print(np.random.rand(2, 2))

np.random.randn()函数的作用是返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。可以通过指定参数来控制返回值的形状。下面是一个例子：

import numpy as np

# 返回一个服从标准正态分布的随机浮点数
print(np.random.randn())

# 返回一个形状为(1,)的服从标准正态分布的随机浮点数数组
print(np.random.randn(1))

# 返回一个形状为(2, 2)的服从标准正态分布的随机浮点数数组
print(np.random.randn(2, 2))