np.random.randn()函数

np.random.randn()函数是numpy库中的一个函数，用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。该函数的参数是一个或多个整数，用于指定生成随机数的维度。例如，np.random.randn(2, 4)会生成一个2行4列的二维数组，其中的元素都是服从标准正态分布的随机数。[1]

相关问题

np.random.randn函数详细说明

np.random.randn函数是numpy中用于生成标准正态分布随机数的函数。它的作用是生成指定形状的ndarray数组，数组中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。标准正态分布是指均值为0，标准差为1的正态分布。np.random.randn函数的语法格式如下：

numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)

其中，d0, d1, ..., dn表示生成的ndarray数组的形状，可以是一个整数，也可以是一个元组。如果没有指定形状，则默认生成一个标量。

下面是一个例子，生成一个形状为(2, 3)的ndarray数组：

import numpy as np

arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)

输出结果如下：

[[-0.23492478 -0.23492478 -0.23492478]
 [ 0.95672917  0.95672917  0.95672917]]

可以看到，生成的数组中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。

np.random.randn函数如何确定生成的随机数的范围

`np.random.randn()` 函数生成的是符合标准正态分布的随机数，其范围理论上是 $(-\infty, +\infty)$。但实际上由于计算机的精度限制，生成的随机数通常是在一定范围内的。具体来说，`np.random.randn()` 函数生成的随机数的范围大概是 $(-4, 4)$，即生成的随机数的绝对值不会超过 $4$。这个范围是经验性的，不同的实现可能会有所不同。如果需要在其他范围内生成随机数，可以通过对生成的随机数进行缩放和平移来实现。例如，如果需要在 $[a, b]$ 范围内生成随机数，可以使用如下代码：

a, b = -2, 2
scale = (b - a) / 2
shift = (b + a) / 2
rand_num = np.random.randn() * scale + shift

这样生成的随机数的范围就是 $[a, b]$。