self.w = np.random.randn(num,1)

self.w = np.random.randn(num,1)是一行代码，它的作用是生成一个大小为num×1的随机数矩阵，并将其赋值给变量self.w。这里使用了numpy库中的random.randn函数来生成服从标准正态分布的随机数。其中，num表示矩阵的行数。

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2. 如何生成一个指定大小的随机数矩阵？
3. 什么是标准正态分布？

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self.w = np.random.randn(num_of_weights, 1)啥意思

这行代码是在初始化一个大小为(num_of_weights, 1)的权重向量。np.random.randn函数会生成一个均值为0、方差为1的高斯分布随机数数组，这个数组的形状为(num_of_weights, 1)，即每一行有一个元素。这个权重向量通常用于神经网络的正向传播计算，其中每个元素对应一个神经元与前一层的连接权重。

self.epsilon = np.random.randn(self.popsize, self.num_params) * self.sigma

这段代码使用了numpy库中的random.randn函数生成一个形状为(self.popsize, self.num_params)的随机数组，每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。然后将这个随机数组乘以self.sigma，得到的结果赋值给了self.epsilon。这个self.epsilon数组在后面的算法中会被用来更新参数。