numpy.random.randn

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

Массив случайных значений с нормальным распределением.

Данная функция создает массив указанной формы и заполняет его случайными числами с плавающей точкой, которые выбраны из одномерного нормального (Гаусовского) распределения со средним значением равным 0 и дисперсией равной 1.

Параметры:
d0, d1, …, dn - целые положительные числа, необязательный параметр.
Если данный параметр не указан, то будет возвращено одно случайное число. Если указано одно число d, то будет возвращен одномерный массив с количеством элементов равным d. Если указано несколько чисел, то количество этих чисел будет определять количество осей массива, а их значения - количество элементов вдоль каждой из них.
Возвращает:
результат - массив NumPy или число
Массив с формой (d0, d1, …, dn) заполненный равномерно распределенными случайными числами из стандартного нормального распределения. Если форма массива не указана, то возвращается одно случайное число.

Замечание

Это удобная функция для быстрого (в плане стучания по клавиатуре) получения случайных данных, так как она не требует ввода формы массива в виде кортежа. Однако, если требуется управлять формой массивов с помощью кортежей, то обратитесь к функции numpy.random.standard_normal

Если вам необходимо стандартное нормальное распределение с произвольным средним и дисперсией, т.е. \(N(\mu,\sigma^2)\) то можно воспользоваться выражением:

sigma * np.random.randn(...) + mu
Смотрите так же:
standard_normal

Примеры

>>> import numpy as np
>>> 
>>> np.random.randn()
-1.032068166192743
>>> 
>>> np.random.randn(7)
array([ 1.01339209, -0.47035969,  0.09492511, -0.39898865, -1.47378418,
        1.14705458,  0.7287004 ])
>>> 
>>> np.random.randn(3, 3)
array([[ 1.17318457, -0.77265976, -1.18374643],
       [-0.7733021 ,  1.30954979, -0.66524367],
       [-0.35537211, -0.31642791, -0.06967477]])
>>> 
>>> 
>>> #  Случайные значения из N(3, 25):
... 5 * np.random.randn(5, 5) + 3
array([[ 3.49398283, -0.38882308,  3.05099209, 11.63273642,  0.29049   ],
       [-2.04647801,  5.01880494, 12.30719658, 12.31378847, -0.60238625],
       [ 8.92575582, 11.18775258, -0.82184784, -1.36428424, -1.99816704],
       [ 3.49522454,  6.47554745,  3.78649354, -1.63792655, -0.8594258 ],
       [ 3.08614943,  0.13101087,  7.47415728,  8.54741283,  7.51339156]])