random.randn()的值域
时间: 2024-08-15 18:08:22 浏览: 35
`numpy.random.randn()` 函数是 NumPy 库中生成标准正态分布随机数的方法,它的值域通常基于平均值0和标准差1的正态分布。这意味着生成的每个数值几乎都是服从均值为0、方差为1的标准正态分布,理论上分布在-∞到+∞之间,但实际上由于浮点精度限制,大部分数值会在非常接近0的区间内。
不过,因为正态分布的概率密度随着距离中心的增加而快速下降,大部分数值会落在一个较小的区间内,比如在[-3, 3]左右的概率非常高,超过4的距离就非常罕见了。
相关问题
np.random.randn用法
np.random.randn是numpy库中的一个函数,用于生成指定形状的随机数数组,这些随机数满足标准正态分布(均值为0,标准差为1)。其用法如下:
```
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)
```
其中d0,d1,...,dn表示生成的随机数数组的形状,可以是一个整数或者一个元组。例如:
```
import numpy as np
a = np.random.randn() # 生成一个标量
b = np.random.randn(3) # 生成一个形状为(3,)的数组
c = np.random.randn(2, 3) # 生成一个形状为(2, 3)的数组
```
以上代码生成了一个标量a、一个形状为(3,)的一维数组b和一个形状为(2, 3)的二维数组c,它们的元素均为标准正态分布的随机数。
numpy.random.randn函数
`numpy.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(平均值为0,标准差为1)。这个函数主要用于模拟实验或数据生成,特别是在机器学习和数据分析中。
参数通常只有一个,即你想生成随机数的数组形状。例如,`numpy.random.randn(3)`会生成一个一维数组,包含3个独立的标准正态分布随机数;而`numpy.random.randn(3, 4)`则会生成一个二维数组,包含3行4列的标准正态分布随机数。
使用方法如下:
```python
import numpy as np
random_numbers = np.random.randn(size)
```
其中`size`可以根据需要设定。