当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文


Python numpy.random.RandomState.randn用法及代码示例


用法:

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

从 “standard normal” 分布中返回一个(或多个)样本。

注意

这是一个方便用户从 Matlab 移植代码的函数,并包装了 standard_normal 。该函数需要一个元组来指定输出的大小,这与其他 NumPy 函数如 numpy.zeros numpy.ones 一致。

注意

新代码应改为使用default_rng() 实例的standard_normal 方法;请参阅快速入门。

如果提供了正的 int_like 参数,则 randn 生成一个形状为 (d0, d1, ..., dn) 的数组,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。从如果没有提供参数,则返回分布。

参数

d0, d1, …, dn int 可选

返回数组的维度必须为非负数。如果没有给出参数,则返回单个 Python 浮点数。

返回

Z ndarray 或浮点数

来自标准正态分布的 (d0, d1, ..., dn) 形状的浮点样本数组,如果未提供参数,则为单个此类浮点数。

注意

对于来自 的随机样本,请使用:

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

例子

>>> np.random.randn()
2.1923875335537315  # random

Two-by-four 来自 N(3, 6.25) 的样本数组:

>>> 3 + 2.5 * np.random.randn(2, 4)
array([[-4.49401501,  4.00950034, -1.81814867,  7.29718677],   # random
       [ 0.39924804,  4.68456316,  4.99394529,  4.84057254]])  # random

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.random.RandomState.randn。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。