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