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

用法： RandomState.randn(d0, d1, ..., dn)

从“standard normal”分布返回一个或多个样本。

注意

这是用户从Matlab移植代码并包装的便捷函数numpy.random.standard_normal。该函数使用一个元组来指定输出的大小，这与其他NumPy函数(例如numpy.zeros和numpy.ones。

如果提供了正的int_like参数，randn产生形状的数组(d0, d1, ..., dn)，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。如果未提供任何参数，则返回从分布中随机采样的单个浮点数。

参数：	d0, d1, …, dn：： int, 可选参数返回数组的维数必须为非负数。如果未提供任何参数，则返回单个Python浮点数。
返回值：	Z：： ndarray或float A `(d0, d1, ..., dn)`标准正态分布的C形浮点数组；如果未提供参数，则为单个此类浮点。

注意：

对于来自的随机样本 $N(\mu, \sigma^2)$ ，利用：

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

例子：

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

来自N(3，6.25)的Two-by-four个样本数组：

>>> 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

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注：本文由纯净天空筛选整理自 numpy.random.mtrand.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。