np.random.normal()取值范围

np.random.normal()函数用于生成符合正态分布的随机数。它的取值范围是负无穷到正无穷。正态分布是一种连续型的概率分布，其形状呈钟形曲线，均值和标准差是正态分布的两个重要参数。

以下是一个演示np.random.normal()函数生成随机数的例子：

import numpy as np

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数
random_num = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 打印随机数的最小值和最大值
print("Min value: ", np.min(random_num))
print("Max value: ", np.max(random_num))

输出结果：

Min value:  -3.71828277529
Max value:  3.71828277529

这个例子中，我们使用np.random.normal()函数生成了1000个均值为0，标准差为1的正态分布随机数，并打印了随机数的最小值和最大值。

相关问题

np.random.normal的scale

np.random.normal 是numpy模块中用于生成正态分布的随机数的函数。其中，scale参数用于控制标准差（即方差的平方根）的大小，从而影响到随机数生成的分布形态。

scale参数的值越大，生成的随机数分布越分散，即在均值两侧的数值数量变多，离均值越远的数值数量变少，整个分布的峰值变小，而分布的翼部（即尾部）长度增加，呈现出更为“平缓”的形态。反之，scale参数的值越小，生成的随机数分布越集中，即在均值两侧的数值数量变少，离均值越远的数值数量变多，整个分布的峰值变高，翼部长度减少，呈现出更为“陡峭”的形态。

因此，scale参数是控制正态分布的形态的一个关键参数。在实际应用中，经常需要根据具体情况调整该参数的取值，以满足具体的随机数生成需求。

np.random.randn和np.zeros用法

`np.random.randn()` 是 NumPy 库中的一个函数，它用于生成服从标准正态分布 (Normal Distribution with mean=0 and standard deviation=1) 的随机浮点数数组。这个函数接收一到两个参数，如果只传入一个整数 n，则返回一个 n 维的数组，每个元素都是独立的标准正态分布；如果有两个参数 m 和 n，则返回一个 m 行 n 列的二维数组，包含独立的标准正态分布值。

`np.zeros()` 是另一个用于创建数组的函数，它会创建一个指定形状的数组，所有的元素都被初始化为 0。这个函数接收一个或多个参数，可以是一个数字表示一维数组长度，也可以是一个元组表示多维度数组的形状。

两者结合使用时，如上述例子所示，通常用来初始化神经网络的权重和偏置。`np.random.randn(n_h, n_x)` 初始化了从标准正态分布随机取值的权重矩阵，而 `np.zeros((n_h, 1))` 和 `np.zeros((n_y, 1))` 分别创建了对应隐藏层和输出层的初始偏置向量，这些都是神经网络训练过程中重要的参数，它们会影响模型的学习过程和最终输出。