random.randn修改均方差
时间: 2023-08-14 22:15:12 浏览: 110
您好!要修改均方差,可以使用`numpy.random.randn`函数生成服从标准正态分布的随机数,并通过简单的乘法和加法操作进行缩放和平移,从而实现修改均方差的目的。
具体而言,假设原始的随机数为`x`,均方差为`sigma`,您想要修改为新的均方差`new_sigma`。可以按照以下步骤进行操作:
1. 生成原始随机数:`x = numpy.random.randn()`
2. 缩放原始随机数:`scaled_x = x * sigma`
3. 缩放后平移:`shifted_x = scaled_x + (new_sigma - sigma)`
这样,`shifted_x`就是具有修改均方差后的随机数。
请注意,上述操作仅适用于单个随机数。如果您需要生成多个随机数并修改它们的均方差,可以使用相同的方法逐个处理每个随机数。
相关问题
np.random.randn()如何更改方差与标准差
在numpy中,np.random.randn()函数生成的随机数服从标准正态分布(均值为0,方差为1)。如果要更改方差和标准差,可以对生成的随机数进行数学变换。
例如,如果要生成均值为0,标准差为2的随机数,可以使用如下代码:
```
random_array = np.random.randn(1000) * 2
```
这里,np.random.randn(1000)生成1000个标准正态分布的随机数,然后将其乘以2,就得到了均值为0,标准差为2的随机数。
如果要生成其他均值和方差的随机数,可以使用如下公式:
```
random_array = np.random.randn(1000) * std + mean
```
其中,std为所需随机数的标准差,mean为所需随机数的均值。
np.random.random和np.random.randn区别
np.random.random和np.random.randn都是numpy中用于生成随机数的函数,但它们的生成方式不同。
np.random.random用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数,生成的随机数服从均匀分布。该函数的参数是一个整数或一个元组,用于指定生成随机数的维度。
np.random.randn用于生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机浮点数,生成的随机数服从正态分布。该函数的参数也是一个整数或一个元组,用于指定生成随机数的维度。
简而言之,np.random.random生成的是均匀分布的随机数,而np.random.randn生成的是正态分布的随机数。