python np.random.normal

`np.random.normal` 是 NumPy 库中用于生成符合正态分布（高斯分布）的随机数的函数。

它可以通过指定均值、标准差和输出随机数的形状来调用。例如，下面的代码生成一个形状为 (2, 3) 的随机数数组，均值为 0，标准差为 1：

import numpy as np

a = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(2, 3))
print(a)

输出结果类似于：

[[-0.17278752  0.19045756 -0.29200387]
 [ 0.94395824  0.19889971  0.06026051]]

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python np.random.multivariate_normal

np.random.multivariate_normal是Python中用于生成多变量正态分布随机数的函数。它接受均值向量和协方差矩阵作为输入，然后生成符合这个分布的随机数。

使用这个函数可以方便地生成多维数据集，用于统计分析、数据建模和机器学习等领域。生成的随机数可以用来模拟真实世界的数据分布，进行实验和模拟，评估模型性能，以及进行参数估计和假设检验等统计分析。

在使用np.random.multivariate_normal时，可以通过设置均值向量和协方差矩阵来控制生成随机数的分布特征，例如均值向量决定了随机数的中心位置，协方差矩阵则决定了随机数之间的相关性和分散程度。通过调整这些参数，可以生成符合特定要求的随机数。

总之，np.random.multivariate_normal是一个功能强大且灵活的工具，可以帮助我们生成符合多变量正态分布的随机数，为数据科学和统计分析提供了便利。通过灵活运用这个函数，我们可以方便地生成各种形式的数据集，从而进行各种数据分析和建模工作。

python中np.random.normal

np.random.normal是numpy中的一个函数，用于生成符合正态分布的随机数。它的参数包括均值、标准差和生成随机数的个数。例如，np.random.normal(, 1, 100)表示生成100个均值为，标准差为1的随机数。