numpy.random.RandomState.randn¶
-
RandomState.
randn
(d0, d1, ..., dn)¶ 从“标准正态”分布返回样本(或样本)。
If positive, int_like or int-convertible arguments are provided,
randn
generates an array of shape(d0, d1, ..., dn)
, filled with random floats sampled from a univariate “normal” (Gaussian) distribution of mean 0 and variance 1 (if any of the are floats, they are first converted to integers by truncation). 如果没有提供参数,则返回从分布中随机抽取的单个浮点数。这是一个方便的功能。如果你想要一个以元组作为第一个参数的接口,请改用
numpy.random.standard_normal
。参数: d0,d1,...,dn:int,可选
返回的数组的尺寸应该都是正数。如果没有给出参数,则返回单个Python浮动。
返回: Z:ndarray或float
A
(d0, d1, ..., dn)的来自标准正态分布的浮点样本,或者如果没有提供参数,则使用单个这样的浮点。
也可以看看
random.standard_normal
- 类似,但是以元组为参数。
笔记
对于的随机样本,使用:
sigma * np.random.randn(...) + t5>
例子
>>> np.random.randn() 2.1923875335537315 #random
来自N(3,6.25)的2×4数组样本:
>>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3 array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677], #random [ 0.39924804, 4.68456316, 4.99394529, 4.84057254]]) #random