np.random.randn怎么用

`np.random.randn` 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成随机浮点数，这些数值服从标准正态分布，即平均值为0，标准差为1的高斯分布。在 Python 中，你可以使用以下语法：

import numpy as np

# 带参数 n 生成一个n维的正态分布数组
array = np.random.randn(n)

# 如果不指定参数 n，则默认生成一个一维数组，包含单个元素
array = np.random.randn()

这个函数可以接受一个整数参数，如 `np.random.randn(10)` 将生成一个长度为10的一维数组，每个元素都是独立的标准正态分布随机数。如果没有参数，它会生成一个标量值。

相关问题

np.random.normal和np.random.randn区别举例

np.random.normal和np.random.randn都是用于生成正态分布随机数的函数，但它们在使用上有一些区别。

np.random.normal可以用于生成来自指定平均值（mean）、标准偏差（standard deviation）和规模参数（scale parameter）的正态分布的随机数。这个函数需要你提供这些参数，以便生成符合要求的随机数。

举例来说，如果你想生成10个来自均值为0、标准偏差为1的正态分布的随机数，你可以使用以下代码：

import numpy as np

random_numbers = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=10)

np.random.randn则是另一个常用的函数，它直接生成标准正态分布的随机数。这个函数不需要你提供任何参数，因为它生成的随机数本身就是符合正态分布的。

例如，你可以使用以下代码生成10个标准正态分布的随机数：

import numpy as np

random_numbers = np.random.randn(10)

这两种方法的主要区别在于：np.random.normal需要你明确指定正态分布的参数，而np.random.randn则直接生成符合正态分布的随机数。根据需要，你可以根据自己的选择使用这两种方法。

利用随机数np.random.rand()np.random.randn()np.random.randint()创建有4个元素的一维数组arr_b

在NumPy库中，有三个常用的方法用于生成随机数：

1. `np.random.rand()`: 这个函数返回均匀分布的浮点数数组，范围在[0, 1)之间。
2. `np.random.randn()`: 返回标准正态分布（平均值为0，标准差为1）的浮点数数组。
3. `np.random.randint()`: 生成指定范围内（包括左右端点）的整数。

如果你想要创建一个包含4个元素的一维数组，可以用以下方式分别使用这三个函数：

- 使用`np.random.rand()`:

arr_b_rand = np.random.rand(4)

- 使用`np.random.randn()`:

arr_b.randn = np.random.randn(4)

- 使用`np.random.randint(low, high, size=None)` (如果需要生成整数):

low = 0
high = 10  # 或者你想设定的其他整数上限
arr_b_int = np.random.randint(low, high+1, 4)  # +1是因为randint是左闭右开区间

以上都会生成一个长度为4的一维数组。