Python numpy matlib.randn用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.matlib.randn 的用法。

用法:

matlib.randn(*args)

返回包含来自 “standard normal” 分布的数据的随机矩阵。

randn 生成一个矩阵，其中填充了从均值 0 和方差 1 的单变量 “normal”(高斯)分布中采样的随机浮点数。

参数：

*args： 参数

输出的形状。如果作为 N 个整数给出，每个整数指定一维的大小。如果作为元组给出，则该元组给出完整的形状。

返回：

Z： 浮点矩阵

从标准正态分布中提取的浮点样本矩阵。

注意：

对于来自 \(N(\mu, \sigma^2)\) 的随机样本，请使用：

sigma * np.matlib.randn(...) + mu

例子：

>>> np.random.seed(123)
>>> import numpy.matlib
>>> np.matlib.randn(1)
matrix([[-1.0856306]])
>>> np.matlib.randn(1, 2, 3)
matrix([[ 0.99734545,  0.2829785 , -1.50629471],
        [-0.57860025,  1.65143654, -2.42667924]])

Two-by-four 来自 \(N(3, 6.25)\) 的样本矩阵：

>>> 2.5 * np.matlib.randn((2, 4)) + 3
matrix([[1.92771843, 6.16484065, 0.83314899, 1.30278462],
        [2.76322758, 6.72847407, 1.40274501, 1.8900451 ]])