np.random.randn是什么

在NumPy库中，`np.random.randn()` 函数是一个生成随机数的方法，它通常用于创建一组正态分布（也称为高斯分布）的随机数。这个函数接受任意数量的位置参数，每个参数对应数组的一个维度。它的基本用法是生成一个形状与给定参数相同的数组，其中的元素服从平均值为0、标准差为1的正态分布。

例如，`np.random.randn(3)` 将返回一个一维数组，其中有三个独立且从标准正态分布中采样的随机数；`np.random.randn(3, 4)` 则会生成一个二维数组，包含3行4列的随机数。

相关问题

np.random.rand,np.random.randn,np.random.random

`np.random.rand`, `np.random.randn`, 和 `np.random.random` 都是 NumPy 中用于生成随机数的函数：

1. `np.random.rand(size)`：生成一个给定形状（size）的浮点数数组，其值均匀分布在 `[0, 1)` 区间内。所有元素都是独立同分布（i.i.d.）的，即彼此之间相互独立，且服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

2. `np.random.randn(size)`：与 `rand` 类似，也是生成浮点数数组，但是其元素默认是标准正态分布的随机数，即均值为0，标准差为1。所以即使没有明确指定范围，生成的数也通常会被认为是在 [-3, 3] 左右的范围内。

3. `np.random.random(size)`：同样生成一个给定形状的浮点数数组，数组中的每一个元素都在 `[0, 1)` 范围内，与 `rand` 相似，也是 i.i.d. 的。

这些函数广泛应用于数据预处理、模拟实验等场景中，帮助创建随机样本。如果你需要生成特定范围内的非均匀分布随机数，可以结合其他技巧如 `a * rand() + b` 来调整生成值的范围。

x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100)ax = sns.displot(x) 写到pycharm里，pycharm为什么不出现图

在PyCharm中，你需要使用`plt.show()`来显示图形。添加这一行代码后，你的图形应该能够在PyCharm中正确显示。请尝试将以下代码添加到你的脚本中：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme()
np.random.seed(0)

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

这样你就可以在PyCharm中看到生成的图形了。如果还有其他问题，请随时提问！