2025——》NumPy中的np.random.randn使用/在什么场景下适合使用np.random.randn？NumPy标准正态分布生成全解析
1.NumPy中的np.random.randn使用:
在 NumPy 中，np.random.randn函数用于生成 ** 服从标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）** 的随机数组。以下是其核心用法和关键细节：
一、基础语法与参数解析:
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)
- 参数：
d0, d1, ..., dn表示数组的维度，若不指定则返回单个浮点数。 - 返回值：指定形状的、服从标准正态分布的随机数组。
二、核心用法示例:
1. 生成单个随机数
import numpy as np
x = np.random.randn() # 返回一个标准正态分布的随机浮点数
print(x) # 示例输出：-0.8352471213456789
import numpy as npx = np.random.randn() # 返回一个标准正态分布的随机浮点数
print(x) # 示例输出：-0.8352471213456789
2. 生成一维数组
arr_1d = np.random.randn(5) # 生成包含5个元素的一维数组
print(arr_1d) # 示例输出：[-0.234 1.567 -0.89 0.456 -1.234]
arr_1d = np.random.randn(5) # 生成包含5个元素的一维数组
print(arr_1d) # 示例输出：[-0.234 1.567 -0.89 0.456 -1.234]
3. 生成多维数组
arr_2d = np.random.randn(2, 3) # 生成2行3列的二维数组
print(arr_2d)
# 示例输出：
# [[ 0.456 -0.789 1.234]
# [-0.321 0.654 -0.987]]
arr_3d = np.random.randn(2, 2, 2) # 生成2×2×2的三维数组
arr_2d = np.random.ran