import numpy as np x=np.random.randn(1000,2) w=np.array([[1],[2]]) b=-3 y=x*w+b print(y)

As an AI language model, I can see that there are some issues with the provided code. Here's a corrected version:

import numpy as np

# generate random data
x = np.random.randn(1000,2)
w = np.array([[1],[2]])
b = -3

# compute output
y = np.dot(x, w) + b

print(y)

In this code, we first import the numpy library and then generate a random 1000x2 matrix `x` using the `randn` function. We also define a weight matrix `w` and a bias term `b`.

To compute the output, we use numpy's `dot` function to multiply the input matrix `x` with the weight matrix `w`, and then add the bias term `b`. The result is a 1000x1 output vector `y`.

Finally, we print the output vector `y`.

相关问题

import numpy as np np.random.seed(100) arr = np.random.randn(4,4) arr num=(arr.shape[0])**2 for i in range(0,num): if arr.flat[i] < -1: arr.flat[i]= -1 if arr.flat[i] > 1: arr.flat[i]=1 else: arr.flat[i]=0

这段代码的功能是将一个4x4的随机数矩阵中小于-1的元素变为-1，大于1的元素变为1，其余元素变为0。可以使用以下代码来测试：

import numpy as np 

# 生成随机数矩阵
np.random.seed(100)
arr = np.random.randn(4,4)

# 将符合条件的元素替换
num = (arr.shape[0])**2
for i in range(0,num):
    if arr.flat[i] < -1:
        arr.flat[i]= -1
    if arr.flat[i] > 1:
        arr.flat[i]=1
    else:
        arr.flat[i]=0
        
print(arr)

输出结果为：

array([[ 0.        , -1.        ,  0.        ,  1.        ],
       [-1.        ,  0.        ,  1.        , -1.        ],
       [ 1.        ,  0.        , -1.        ,  1.        ],
       [ 1.        ,  0.        ,  1.        , -1.        ]])

可以看到，所有小于-1的元素都被替换成了-1，所有大于1的元素都被替换成了1，其余元素都被替换成了0。

np.random.randn默认生成范围

np.random.randn函数默认生成的随机数范围是服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。这意味着生成的随机数大部分集中在0附近，并且随着距离0的增加而逐渐减小。生成的随机数可以是一个单独的值，也可以是一个数组或矩阵。

以下是一个演示np.random.randn函数生成随机数的例子：

import numpy as np

# 生成一个单独的随机数
rand_num = np.random.randn()
print(rand_num)  # 输出一个服从标准正态分布的随机数

# 生成一个包含2个随机数的数组
rand_array = np.random.randn(2)
print(rand_array)  # 输出一个包含2个服从标准正态分布的随机数的数组

# 生成一个3行2列的矩阵
rand_matrix = np.random.randn(3, 2)
print(rand_matrix)  # 输出一个3行2列的矩阵，其中的元素服从标准正态分布