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

用法： RandomState.standard_normal(size=None)

从标准正态分布(均值= 0，stdev = 1)中抽取样本。

参数：	size：： int 或 tuple of ints, 可选参数输出形状。如果给定的形状是`(m, n, k)`，然后`m * n * k`抽取样品。默认值为无，在这种情况下，将返回单个值。
返回值：	out：： float或ndarray 形状的浮点数组`size`抽取的样本，如果有则抽取一个样本`size`未指定。

注意：

对于来自的随机样本 $N(\mu, \sigma^2)$ ，请使用以下之一：

mu + sigma * np.random.standard_normal(size=...)
np.random.normal(mu, sigma, size=...)

例子：

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

>>> s = np.random.standard_normal(8000)
>>> s
array([ 0.6888893 ,  0.78096262, -0.89086505, ...,  0.49876311,  # random
       -0.38672696, -0.4685006 ])                                # random
>>> s.shape
(8000,)
>>> s = np.random.standard_normal(size=(3, 4, 2))
>>> s.shape
(3, 4, 2)

Two-by-four来自的样本数组 N(3, 6.25) ：

>>> 3 + 2.5 * np.random.standard_normal(size=(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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