numpy.random.Generator.standard_normal

метод

Generator.standard_normal(size=None, dtype='d', out=None)

Генерирует выборку из стандартного нормального распределения (среднее=0, стандартное отклонение=1).

Параметры:

size : int or tuple of ints, optional Форма выходного массива. Если заданная форма, например, (m, n, k), то генерируется m * n * k выборок. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение. dtype : {str, dtype}, optional Желаемый тип данных результата, либо ‘d’ (или ‘float64’), либо ‘f’ (или ‘float32’). Все типы данных определяются по их имени. Значение по умолчанию — ‘d’. out : ndarray, optional Альтернативный массив для размещения результата. Если размер не None, он должен иметь ту же форму, что и заданный размер, и должен соответствовать типу выходных значений.

Возвращает:

out : float or ndarray Массив с плавающей точкой формы size с сгенерированными выборками, или одно значение, если size не было указано.

См. также

normal

Эквивалентная функция с дополнительными loc и scale аргументами для установки среднего значения и стандартного отклонения.

Примечания

Для генерации случайных выборок из , используйте одну из следующих функций:

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

Примеры

>>> rng = np.random.default_rng()
>>> rng.standard_normal()
2.1923875335537315 #random

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

Двухстрочный четырехстолбцовый массив выборок из :

>>> 3 + 2.5 * rng.standard_normal(size=(2, 4))
array([[-4.49401501,  4.00950034, -1.81814867,  7.29718677],   # random
       [ 0.39924804,  4.68456316,  4.99394529,  4.84057254]])  # random