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.rand,np.random.randn,np.random.random

`np.random.rand`, `np.random.randn`, 和 `np.random.random` 都是 NumPy 中用于生成随机数的函数：

1. `np.random.rand(size)`：生成一个给定形状（size）的浮点数数组，其值均匀分布在 `[0, 1)` 区间内。所有元素都是独立同分布（i.i.d.）的，即彼此之间相互独立，且服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

2. `np.random.randn(size)`：与 `rand` 类似，也是生成浮点数数组，但是其元素默认是标准正态分布的随机数，即均值为0，标准差为1。所以即使没有明确指定范围，生成的数也通常会被认为是在 [-3, 3] 左右的范围内。

3. `np.random.random(size)`：同样生成一个给定形状的浮点数数组，数组中的每一个元素都在 `[0, 1)` 范围内，与 `rand` 相似，也是 i.i.d. 的。

这些函数广泛应用于数据预处理、模拟实验等场景中，帮助创建随机样本。如果你需要生成特定范围内的非均匀分布随机数，可以结合其他技巧如 `a * rand() + b` 来调整生成值的范围。

解释下面这段代码np.random.seed(1) X=np.r_[np.random.randn(10,2)-[2,2],np.random.randn(10,2)+[2,2]]

这段代码主要是用来生成一个二维随机数组X并且设置其随机种子（种子数为1）。其中，np.random.randn(10,2)表示生成一个10行2列的服从标准正态分布的随机数组，减去[2,2]表示将其所有元素都减去2。np.r_[]函数将两个随机数组进行拼接，其中第一个随机数组减去了[2,2]，第二个随机数组加上了[2,2]，得到的是一个20行2列的随机数组X。