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：

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。

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y = np.random.randn(20).cumsum()

y = np.random.randn(20).cumsum()是一个使用np.random.randn()函数生成一个长度为20的机数数组，然后使用cumsum()函数对数组进行累加的操作。np.random.randn()函数用于生成一个服从标准正态分布的随机浮点数或N维浮点数组。具体步骤如下：

1. 使用np.random.randn()函数生成一个长度为20的随机数数组。
2. 对生成的随机数数组使用cumsum()函数进行累加操作，得到累加后的数组。

以下是示例代码：

import numpy as np

y = np.random.randn(20).cumsum()

print(y)

输出结果为一个包含20个元素的数组，表示累加后的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python先生，你好！（6）——np.random函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_42499236/article/details/84257768)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

import numpy as np x=np.random.randn(1000,2) w=np.array([[1],[2]]) b=-3 y=x*w+b print(y)

As an AI language model, I can see that there are some issues with the provided code. Here's a corrected version:

import numpy as np

# generate random data
x = np.random.randn(1000,2)
w = np.array([[1],[2]])
b = -3

# compute output
y = np.dot(x, w) + b

print(y)

In this code, we first import the numpy library and then generate a random 1000x2 matrix `x` using the `randn` function. We also define a weight matrix `w` and a bias term `b`.

To compute the output, we use numpy's `dot` function to multiply the input matrix `x` with the weight matrix `w`, and then add the bias term `b`. The result is a 1000x1 output vector `y`.

Finally, we print the output vector `y`.