a = np.random.randn(6,4)
时间: 2024-08-29 07:01:47 浏览: 22
`np.random.randn(6,4)` 是使用 NumPy 库创建一个 6 行 4 列的二维数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布(均值为 0,标准差为 1 的正态分布)中随机抽取的浮点数。这种生成数组的方式常用于模拟实验或者数据生成,例如在需要随机初始化权重或者输入数据时。
创建这样一个数组后,你可以用它进行各种数值计算或者数据分析操作。例如,你可以使用这个数组来计算均值、方差,或者进行矩阵运算等。
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y = np.random.randn(2)
在NumPy库中,`np.random.randn(2)`是一个命令,它用于生成一个形状为(2,)的一维随机数组,其中的元素是服从标准正态分布(平均值为0,标准差为1)的浮点数。`randn`代表“random normal”,即随机正态分布。这里 `(2)`表示数组中有2个随机数。
简单来说,这个语句相当于创建了一个长度为2的列表,每个元素都是独立的随机数,符合高斯分布,也就是常说的常态分布。
举个例子:
```python
import numpy as np
y = np.random.randn(2)
print(y)
```
运行这段代码可能会得到类似这样的结果:`[1.23456789, -0.98765432]`,但这每次运行都会有所变化,因为它们是随机生成的。
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%"]
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