np.random.randn(2,3)

`np.random.randn(2,3)`是一个NumPy函数，用于生成指定形状的数组，数组中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。具体来说，它生成一个2行3列的数组，其中每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机抽取的。以下是一个示例代码：

import numpy as np

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

输出结果可能类似于：

[[ 0.93106417 -0.38827155 -0.81768464]
 [ 0.46475948 -0.27193259 -0.26922956]]

这表示生成了一个2行3列的数组，其中第一个元素为0.93106417，第二个元素为-0.38827155，以此类推。这些元素都是从标准正态分布中随机抽取的。

相关问题

np.random.random()和np.random.randn

np.random.random()和np.random.randn()是NumPy库中用于生成随机数的函数。它们的作用和使用方法略有不同。
np.random.random()函数用于生成服从“0~1”均匀分布的随机样本值。该函数的语法为np.random.random(d0,d1,d2……dn)，可以返回一个或一组服从均匀分布的随机样本值。这些随机样本的取值范围是[0,1)，不包括1。在深度学习的Dropout正则化方法中，np.random.random()函数常用于生成dropout随机向量。例如，可以使用如下语句生成一个与数组al相同形状的dropout随机向量：dl = np.random.random(al.shape) < keep_prob。

np.random.randn()函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。该函数的语法为np.random.randn(d0,d1,d2……dn)，可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。标准正态分布是以0为均值、以1为标准差的正态分布。在生成多维数组时，可以通过传入多个参数来指定数组的维度。需要注意的是，当函数没有参数时，返回一个浮点数；当函数有一个参数时，返回一个秩为1的数组；当函数有两个及以上参数时，返回对应维度的数组。在实际应用中，np.random.randn()函数常用于生成服从正态分布的随机数据。

总结：np.random.random()函数用于生成服从均匀分布的随机样本值，而np.random.randn()函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。

python np.random.randn

引用[2]:代码：import numpy as np x = np.random.randn(2, 4) b = np.random.randn(3, 2, 4) print(f'x is {x}') print() print(f'b is {b}')。
引用[3]:在python数据分析的学习和应用过程中，经常需要用到numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面我们一起来汇总学习下。import numpy as np。
问题:python np.random.randn是什么意思?
回答:在Python中，np.random.randn函数是numpy库中的一个随机数生成函数。它可以生成一个或多个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。[2]这个函数的用法是np.random.randn(d0, d1, ..., dn)，其中d0, d1, ..., dn是生成随机数的维度。例如，np.random.randn(2, 4)会生成一个2行4列的数组，其中的元素都是服从标准正态分布的随机数。