numpy.random.randn

numpy.random.randn() 是 numpy 中用来生成标准正态分布的随机数的函数。其中，randn() 的 n 指的是“normal”（正态分布）。使用该函数可以生成具有标准正态分布的随机数。

相关问题

numpy.random.randn()

numpy.random.randn()是numpy库中的一个函数，用于生成服从标准正态分布的随机数。标准正态分布是均值为0，标准差为1的正态分布。该函数可以生成一个随机数，也可以生成一个指定形状的随机数数组。

举例说明：
import numpy as np
mat = np.random.randn()
print(mat)
# 输出单个随机数

mat = np.random.randn(2)
print(mat)
# 输出形状为(2,)的一维数组

mat = np.random.randn(3, 2)
print(mat)
# 输出形状为(3, 2)的二维数组

这个函数返回的随机数服从标准正态分布，即在生成的随机数中，大约68%落在区间[-1, 1]内，95%落在区间[-2, 2]内，99.7%落在区间[-3, 3]内。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [numpy.random用法](https://blog.csdn.net/weixin_44031108/article/details/104650960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法](https://blog.csdn.net/BaoITcore/article/details/125273828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python中的numpy.random.randn

### 回答1：
numpy.random.randn是一个用于生成随机数的函数，返回的是一个由浮点数组成的指定形状的数组，这些浮点数是从标准正态分布中随机抽样得到的。

具体来说，numpy.random.randn函数的语法如下：

numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)

其中，d0, d1, ..., dn 是表示生成数组形状的参数，可以是整数或者整数元组。函数会返回一个形状为 (d0, d1, ..., dn) 的数组，其中的元素是从标准正态分布中抽样得到的浮点数。

例如，下面的代码生成了一个形状为 (2, 3) 的数组，其中的元素是从标准正态分布中抽样得到的：

import numpy as np

arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)

输出：

[[-1.33307884  0.8263848   0.05024193]
 [-1.04358602  0.497614    1.09213628]]

### 回答2：
numpy.random.randn是numpy中的一个函数，用于生成服从标准正态分布（平均值为0，标准差为1）的随机数。它可以根据指定的大小来生成一个指定形状的数组。下面是对numpy.random.randn函数的详细解释。

首先，numpy是Python中的一个重要的科学计算库，提供了很多用于数组操作和数学计算的功能。而numpy.random模块是numpy库中的一个子模块，提供了伪随机数生成器的功能。其中，randn函数用于生成服从标准正态分布的随机数序列。

语法格式：numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)，其中d0, d1, ..., dn表示生成的随机数序列的维度，可以是整数或整数序列。

参数说明：d0, d1, ..., dn用于指定生成随机数序列的维度，如果没有指定，则默认为一个随机数。

返回值：返回一个形状为(d0, d1, ..., dn)的数组，数组中的元素服从标准正态分布。

例如，生成一个形状为(2, 3)的二维数组，其中的元素服从标准正态分布，可以使用以下代码：
import numpy as np

arr = np.random.randn(2, 3)
print(arr)

运行结果可能为：
[[-0.24616705 0.25069005 1.41882856]
[ 1.06692249 0.20792445 0.10625843]]

在生成的数组中，每个元素都是一个服从标准正态分布的随机数。

总之，numpy.random.randn函数是用于生成服从标准正态分布的随机数序列的。它可以根据指定的大小来生成一个指定形状的数组，提供了强大的随机数生成功能，在数据科学和工程计算中常被使用。

### 回答3：
numpy.random.randn是numpy库中用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数的函数。该函数的参数是一个或多个整数，用于指定返回随机数的维度，返回值是一个具有指定维度的numpy数组。

使用方法如下：
1. 首先，需要导入numpy库：import numpy as np
2. 然后，可以使用np.random.randn来生成随机数。

下面是一个简单的例子，生成一个3x3的随机数组：
import numpy as np

rand_arr = np.random.randn(3, 3)
print(rand_arr)

执行以上代码，可能得到的输出结果类似于：
[[-0.28790072 -1.30127789 0.28642234]
[ 0.30540302 -0.41940331 0.02838139]
[-1.03656423 0.12807012 -0.20615022]]

可以看到，生成的随机数符合标准正态分布。如果需要生成其他均值和方差的正态分布随机数，可以使用numpy.random.normal函数。

总之，numpy.random.randn函数是一个方便生成符合标准正态分布随机数的函数，可以根据需要指定维度生成相应的随机数数组。