numpy.random.randn()用法 🌟
导读 在Python的数据分析和机器学习领域，`numpy` 是一款不可或缺的工具库。其中，`numpy.random.randn()` 函数更是随机数生成中的明星成员。...
在Python的数据分析和机器学习领域，`numpy` 是一款不可或缺的工具库。其中，`numpy.random.randn()` 函数更是随机数生成中的明星成员。简单来说，它用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机浮点数组。
首先，让我们看看基本用法：`numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)`。这里的参数 `d0, d1, ..., dn` 定义了输出数组的维度。例如，`np.random.randn(2, 3)` 将生成一个 2 行 3 列的二维数组，所有元素都来自标准正态分布。✨
此外，如果仅传入一个参数，比如 `np.random.randn(5)`，它会返回一个一维数组，长度为5。这种灵活性使得该函数非常适合模拟数据或初始化神经网络权重。💡
值得注意的是，`randn` 只生成标准正态分布的数据，如果你需要其他分布的数据，可以结合 `numpy` 的其他随机函数实现。总之，掌握 `randn` 能让你的数据处理工作事半功倍！🚀
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