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


用法：

RandomState.standard_normal(size=None)

從標準正態分布(均值= 0，stdev = 1)中抽取樣本。

參數：
size： ： int 或 tuple of ints, 可選參數

輸出形狀。如果給定的形狀是(m, n, k)， 然後m * n * k抽取樣品。默認值為無，在這種情況下，將返回單個值。
返回值：
out： ： float或ndarray

形狀的浮點數組size抽取的樣本，如果有則抽取一個樣本size未指定。

注意：

對於來自的隨機樣本N(\mu, \sigma^2)，請使用以下之一：

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來自的樣本數組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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注：本文由純淨天空篩選整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.standard_normal。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。