data = np.random.randn(5, 1000)

import numpy as np

# 生成一个5行1000列的随机数组
data = np.random.randn(5, 1000)
print(data)

以上代码使用Numpy库中的np.random.randn函数生成了一个5行1000列的随机数组，并将其存储在变量data中。其中，np.random.randn函数用于生成符合标准正态分布的随机数。在这个例子中，我们生成了5行1000列的随机数组，每个元素都是一个符合标准正态分布的随机数。可以通过print函数输出这个随机数组。

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z=np.random.randn（）

z=np.random.randn()是一个使用NumPy库中的random.randn函数生成一个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【知识点】np.random.randn()](https://blog.csdn.net/mzy20010420/article/details/126820187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [numpy中的np.random.rand、np.random.randn、np.random.randint、np.random.uniform等用法](https://blog.csdn.net/qq_29983883/article/details/131143569)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

y = np.random.randn(20).cumsum()

y = np.random.randn(20).cumsum()是一个使用np.random.randn()函数生成一个长度为20的机数数组，然后使用cumsum()函数对数组进行累加的操作。np.random.randn()函数用于生成一个服从标准正态分布的随机浮点数或N维浮点数组。具体步骤如下：

1. 使用np.random.randn()函数生成一个长度为20的随机数数组。
2. 对生成的随机数数组使用cumsum()函数进行累加操作，得到累加后的数组。

以下是示例代码：

import numpy as np

y = np.random.randn(20).cumsum()

print(y)

输出结果为一个包含20个元素的数组，表示累加后的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python先生，你好！（6）——np.random函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_42499236/article/details/84257768)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]