通过numpy.random.randn()函数，生成包含10个正态分布数据的一维数组a

好的，你可以使用以下代码来生成包含 10 个正态分布数据的一维数组 `a`：

import numpy as np

a = np.random.randn(10)
print(a)

这里使用了 `numpy.random.randn()` 函数来生成 10 个符合标准正态分布（均值为 0，方差为 1）的随机数，并将它们保存在一维数组 `a` 中。然后通过 `print()` 函数将数组 `a` 输出到控制台。

相关问题

Softmax 的作用是把一个序列，变成概率。如下图所示，将向量a转化为概率向量S，其中Si表示输入数据属于第i类的概率。最后，我们通过找出S中最大概率在向量的索引值，预测输入数据为第i类，完成多分类问题。 实验内容： 1. 通过numpy.random.randn()函数，生成包含10个正态分布数据的一维数组a；（设置种子数为500） 2. 根据上图计算概率数组S；（使用numpy.exp（）函数） 3. 使用numpy.argmax()函数求输入表示哪一个分类。

好的，你可以参考以下代码来实现你的实验内容：

import numpy as np

# 生成包含 10 个正态分布数据的一维数组 a
np.random.seed(500)
a = np.random.randn(10)

# 计算概率数组 S
exp_a = np.exp(a)
S = exp_a / np.sum(exp_a)

# 使用 argmax 函数找出最大概率所对应的分类
predicted_class = np.argmax(S)

print("a =", a)
print("S =", S)
print("Predicted class:", predicted_class)

这里使用了 `numpy.random.randn()` 函数来生成 10 个符合标准正态分布的随机数，并将它们保存在一维数组 `a` 中。然后，使用 `numpy.exp()` 函数计算 `exp_a` 数组，其中每个元素都是 `a` 数组对应元素的指数。接着，将 `exp_a` 数组中的每个元素除以 `exp_a` 数组中所有元素的和，得到概率数组 `S`。最后，使用 `numpy.argmax()` 函数找出 `S` 数组中最大值所对应的索引，即预测的分类。

numpy.random.randn函数

`numpy.random.randn`是NumPy库中的一个函数，用于生成随机浮点数，这些数值服从标准正态分布（平均值为0，标准差为1）。这个函数主要用于模拟实验或数据生成，特别是在机器学习和数据分析中。

参数通常只有一个，即你想生成随机数的数组形状。例如，`numpy.random.randn(3)`会生成一个一维数组，包含3个独立的标准正态分布随机数；而`numpy.random.randn(3, 4)`则会生成一个二维数组，包含3行4列的标准正态分布随机数。

使用方法如下：

import numpy as np
random_numbers = np.random.randn(size)

其中`size`可以根据需要设定。