numpy.random.randn

时间: 2023-04-29 09:05:00 浏览: 61
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。
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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: ```python 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: ```python 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。

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