NumPy random.randn() 函数返回从标准正态分布中抽取的随机值。该函数创建给定形状的数组，并用从标准正态分布 N(0,1) 中抽取的随机样本填充该数组。
用于从 生成随机值N(μ,σ2)，可以使用以下关系:
σ * np.random.randn() + μ
语法
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) 参数
| d0, d1, ..., dn | 可选。 指定返回数组的维度，应全部为正数。如果没有给出参数，则返回单个 Python 浮点数。 |
返回值
返回给定形状的正态分布随机值。
示例:
在下面的示例中，random.randn()函数用于生成单个正态分布随机值。
import numpy as np
x = np.random.randn()
#打印x
print("x =", x) 上述代码的输出将是:
x = -0.10260518706470677 示例:
在下面的示例中，该函数用于在
import numpy as np
#创建一个给定大小的数组，填充
#正态分布随机数
x = np.random.randn(5, 3)
#打印 x
print(x) 上述代码的输出将是:
[[-2.00531288 1.17042872 -0.27274007]
[-1.23449724 -1.45153424 0.80607412]
[-1.26947172 -0.87846179 -0.91597572]
[ 0.2556099 -2.254434 1.79726119]
[ 0.15107511 0.59157496 0.17703119]] 示例:
通过使用σ * np. random.randn() + μ关系，我们可以选择任何正态分布来抽取样本。
import numpy as np
#创建一个给定大小的数组，填充
#正态分布随机数
#平均值 = 5，标准差 = 10
x = 10 * np.random.randn(5, 3) + 5
#打印 x
print(x) 上述代码的输出将是:
[[ -3.06146172 1.23819782 5.33350296]
[ 17.01493033 25.46120405 20.75852474]
[ 0.96942822 -7.66655047 24.40159379]
[ 24.14518988 -16.5792282 0.69661644]
[ -6.99760155 -16.72949518 -4.13600001]]