Python numpy random.mtrand.RandomState.randn用法及代碼示例

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

從“standard normal”分布返回一個或多個樣本。

注意

這是用戶從Matlab移植代碼並包裝的便捷函數numpy.random.standard_normal。該函數使用一個元組來指定輸出的大小，這與其他NumPy函數(例如numpy.zeros和numpy.ones。

如果提供了正的int_like參數，randn產生形狀的數組(d0, d1, ..., dn)，其中填充了從均值0和方差1的單變量“normal”(高斯)分布中采樣的隨機浮點數。如果未提供任何參數，則返回從分布中隨機采樣的單個浮點數。

參數：	d0, d1, …, dn：： int, 可選參數返回數組的維數必須為非負數。如果未提供任何參數，則返回單個Python浮點數。
返回值：	Z：： ndarray或float A `(d0, d1, ..., dn)`標準正態分布的C形浮點數組；如果未提供參數，則為單個此類浮點。

注意：

對於來自的隨機樣本 $N(\mu, \sigma^2)$ ，利用：

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

例子：

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

來自N(3，6.25)的Two-by-four個樣本數組：

>>> 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：本文由純淨天空篩選整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.randn。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。