np.random.randn()如何更改方差与标准差

时间: 2023-10-22 21:23:03 浏览: 318

在numpy中，np.random.randn()函数生成的随机数服从标准正态分布（均值为0，方差为1）。如果要更改方差和标准差，可以对生成的随机数进行数学变换。例如，如果要生成均值为0，标准差为2的随机数，可以使用如下代码： random_array = np.random.randn(1000) * 2 这里，np.random.randn(1000)生成1000个标准正态分布的随机数，然后将其乘以2，就得到了均值为0，标准差为2的随机数。如果要生成其他均值和方差的随机数，可以使用如下公式： random_array = np.random.randn(1000) * std + mean 其中，std为所需随机数的标准差，mean为所需随机数的均值。

python中np.random.randn()用法

### 回答1： np.random.randn()是NumPy中用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数的函数。它可以接受一个或多个参数来指定生成随机数的形状。例如，np.random.randn(3)将生成一个长度为3的一维数组，其中的元素符合标准正态分布。 import numpy as np arr = np.random.randn(3) print(arr) # 输出示例：array([-0.66270912, 0.490389, -0.2716469]) ```