Python中numpy.random.randn()

在Python中，numpy.random.randn()是一个numpy库中的函数，用于生成一个指定形状的随机数数组，其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。

具体来说，如果我们调用numpy.random.randn(m, n)，则会生成一个m行n列的数组，其中每个元素都是从均值为0、方差为1的正态分布中随机抽取的。

示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一个2行3列的随机数数组
arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)

输出：

[[ 0.18313851 -0.85375361  0.47835931]
 [ 0.45642406 -1.90232113 -0.26312012]]

相关问题

python中的numpy.random.randn

### 回答1：
numpy.random.randn是一个用于生成随机数的函数，返回的是一个由浮点数组成的指定形状的数组，这些浮点数是从标准正态分布中随机抽样得到的。

具体来说，numpy.random.randn函数的语法如下：

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

其中，d0, d1, ..., dn 是表示生成数组形状的参数，可以是整数或者整数元组。函数会返回一个形状为 (d0, d1, ..., dn) 的数组，其中的元素是从标准正态分布中抽样得到的浮点数。

例如，下面的代码生成了一个形状为 (2, 3) 的数组，其中的元素是从标准正态分布中抽样得到的：

import numpy as np

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

输出：

[[-1.33307884  0.8263848   0.05024193]
 [-1.04358602  0.497614    1.09213628]]

### 回答2：
numpy.random.randn是numpy中的一个函数，用于生成服从标准正态分布（平均值为0，标准差为1）的随机数。它可以根据指定的大小来生成一个指定形状的数组。下面是对numpy.random.randn函数的详细解释。

首先，numpy是Python中的一个重要的科学计算库，提供了很多用于数组操作和数学计算的功能。而numpy.random模块是numpy库中的一个子模块，提供了伪随机数生成器的功能。其中，randn函数用于生成服从标准正态分布的随机数序列。

语法格式：numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)，其中d0, d1, ..., dn表示生成的随机数序列的维度，可以是整数或整数序列。

参数说明：d0, d1, ..., dn用于指定生成随机数序列的维度，如果没有指定，则默认为一个随机数。

返回值：返回一个形状为(d0, d1, ..., dn)的数组，数组中的元素服从标准正态分布。

例如，生成一个形状为(2, 3)的二维数组，其中的元素服从标准正态分布，可以使用以下代码：
import numpy as np

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

运行结果可能为：
[[-0.24616705 0.25069005 1.41882856]
[ 1.06692249 0.20792445 0.10625843]]

在生成的数组中，每个元素都是一个服从标准正态分布的随机数。

总之，numpy.random.randn函数是用于生成服从标准正态分布的随机数序列的。它可以根据指定的大小来生成一个指定形状的数组，提供了强大的随机数生成功能，在数据科学和工程计算中常被使用。

### 回答3：
numpy.random.randn是numpy库中用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数的函数。该函数的参数是一个或多个整数，用于指定返回随机数的维度，返回值是一个具有指定维度的numpy数组。

使用方法如下：
1. 首先，需要导入numpy库：import numpy as np
2. 然后，可以使用np.random.randn来生成随机数。

下面是一个简单的例子，生成一个3x3的随机数组：
import numpy as np

rand_arr = np.random.randn(3, 3)
print(rand_arr)

执行以上代码，可能得到的输出结果类似于：
[[-0.28790072 -1.30127789 0.28642234]
[ 0.30540302 -0.41940331 0.02838139]
[-1.03656423 0.12807012 -0.20615022]]

可以看到，生成的随机数符合标准正态分布。如果需要生成其他均值和方差的正态分布随机数，可以使用numpy.random.normal函数。

总之，numpy.random.randn函数是一个方便生成符合标准正态分布随机数的函数，可以根据需要指定维度生成相应的随机数数组。

Phi=np.random.randn(256*sampleRate,256) File "mtrand.pyx", line 1286, in numpy.random.mtrand.RandomState.randn File "mtrand.pyx", line 1447, in numpy.random.mtrand.RandomState.standard_normal File "_common.pyx", line 636, in numpy.random._common.cont TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

这个错误是由于`np.random.randn()`方法中的参数被解释为浮点数而不是整数引起的。这个方法的参数应该是整数，用于指定所生成随机数的形状。请确保`256*sampleRate`是一个整数值。

你可以尝试使用`int()`函数来将`256*sampleRate`转换为整数值，例如：

Phi = np.random.randn(int(256*sampleRate), 256)

这样应该就能解决这个问题了。