numpy.random.RandomState.randn

метод

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

Возвращает образец (или образцы) из «стандартного нормального» распределения.

Примечание

Это вспомогательная функция для пользователей, переносящих код из Matlab, и оборачивает standard_normal. Эта функция принимает кортеж для указания размера выходных данных, что согласуется с другими функциями NumPy, такими как numpy.zeros и numpy.ones.

Примечание

Новый код должен использовать метод standard_normal экземпляра default_rng(), см. Быстрое начало.

Если предоставлены положительные целые аргументы, randn генерирует массив формы (d0, d1, ..., dn), заполненный случайными вещественными числами, взятыми из одномерного «нормального» (гауссового) распределения с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1. Если аргумент не предоставлен, возвращается одно случайное вещественное число, взятое из распределения.

Параметры

d0, d1, …, dnint, optional

Размеры возвращаемого массива, должны быть неотрицательными. Если аргумент не указан, возвращается одно число с плавающей точкой Python.

Возвращает

Zndarray or float

Массив формы (d0, d1, ..., dn), содержащий образцы с плавающей точкой из стандартного нормального распределения, или одно такое число с плавающей точкой, если параметры не были предоставлены.

См. также

standard_normal

Аналогично, но принимает кортеж в качестве аргумента.

normal

Также принимает аргументы mu и sigma.

Generator.standard_normal

который следует использовать в новом коде.

Примечания

Для случайных выборок из , используйте:

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

Примеры

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

Двухстрочный четырехстолбцовый массив образцов из N(3, 6.25):

>>> 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