np.random.normal函数

np.random.normal函数是numpy库中用于生成正态分布随机数的函数。具体用法为：

np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

其中，loc是正态分布的均值，scale是正态分布的标准差，size是生成随机数的数量。如果不指定size，则默认生成一个随机数。

例如，生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数，可以使用以下代码：

import numpy as np

num = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0)
print(num)

输出结果可能为：-0.187319956319。

如果要生成多个正态分布随机数，可以指定size参数：

import numpy as np

nums = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=5)
print(nums)

输出结果可能为：[ 0.19401457 -1.29832344 -0.74352327 -0.46175006 -0.71953325]。

相关问题

np.random.normal函数使用

np.random.normal函数是NumPy库中的一个函数，用于生成符合正态分布（高斯分布）的随机数。它的语法如下：

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

参数说明：
- loc：正态分布的均值（期望值）。
- scale：正态分布的标准差。
- size：输出的随机数大小，可以是整数、元组或者None。

例如，如果你想生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数，可以这样使用：

import numpy as np

random_numbers = np.random.normal(0, 1, size=10)
print(random_numbers)

这将生成一个包含10个随机数的NumPy数组，这些随机数符合均值为0，标准差为1的正态分布。你可以根据需要调整均值、标准差和随机数的大小。

np.random.normal

np.random.normal是numpy库中的一个函数，用于生成服从正态分布（也称为高斯分布）的随机数。该函数有三个参数：loc（均值），scale（标准差）和size（数组的形状）。其中，均值和标准差确定了正态分布的形状，size确定了生成随机数的数量。

在给定均值和标准差的情况下，np.random.normal函数会生成服从指定正态分布的随机数。生成的随机数的数量由size参数确定，可以是一个整数或一个元组来指定数组的形状。生成的随机数的范围通常在均值加减几个标准差之内。

以下是一个示例代码，演示如何使用np.random.normal生成服从正态分布的随机数：

import numpy as np
y = np.random.normal(10, 1, 10000) # 生成均值为10，标准差为1的10000个随机数

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