numpy中有一些常用的用來產生隨機數的函數，randn就是其中一個，randn函數位于numpy.random中，函數原型如下：

numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)

這個函數的作用就是從標準正態分布中返回一個或多個樣本值。什么是標準正態分布，大哥，你別嚇我，上過高中嗎？標準正態分布俗稱高斯分布，正態分布是大自然中最常見的分布，標準正態分布就是期望為0，方差為1的正態分布。

如果沒有參數，則返回一個值，如果有參數，則返回(d0, d1, …, dn)個值，這些值都是從標準正態分布中隨機取樣得到的。

d0, d1, …, dn都應該是整數，是浮點數也沒關系，系統會自動把浮點數的整數部分截取出來。

參數

d0, d1, …, dn：應該為正整數，表示維度。

返回值

Z：ndarray或者float。

如果想要從非標準正態分布中產生隨機樣本，咋辦？比如下面這個正態分布：

N(\mu,\sigma^2)

其實很簡單，就是簡單的加減乘除，如下所示：

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

看幾個例子吧：

np.random.randn()

返回：

-0.8405297****8702

再比如：

2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3

返回：

array([[ 4.128****53, ?1.764****44 , ?2.732****92, ?2.90839231],

[ 0.174****86, ?4.92026887, ?1.574****66, -0.4305991 ]])

這個函數與numpy.random.standard_normal函數非常相似，我都不知道為啥要設置兩個功能重疊的函數，但是調用方式不一樣：

numpy.random.standard_normal(size=None)

size參數就是一個整數或者一個整數的元組，表示維度，看看下面的例子：

np.random.standard_normal(8000)

或者：

np.random.standard_normal(size=(3, 4, 2))

想用哪個自己選吧，不過建議還是使用randn，畢竟常用一些。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中randn函数_numpy常用函数之randn的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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