揭秘NumPy库的神秘功能：揭秘numpy.random.randn()的生成随机数的真实面孔

2022-12-30 11:11:23

揭秘 NumPy 中的神奇随机数生成器：np.random.randn()

在浩瀚的数据科学领域，NumPy 库无疑是一颗璀璨的明珠，而其内部隐藏着一颗秘密武器——np.random.randn() 函数。这个不起眼的函数可不是一般的随机数生成器，它可是专门用于生成服从标准正态分布的随机数，而这个分布在统计学和机器学习界的地位可是举足轻重的。

标准正态分布：数据世界的钟形曲线

标准正态分布，又称高斯分布，以其优雅的钟形曲线而闻名。这个神秘的分布在统计学和机器学习中扮演着至关重要的角色，它的身影穿梭于从生物学到金融学等各个领域。在标准正态分布中，绝大多数数据都聚集在均值附近，随着距离均值越来越远，数据的分布呈指数式衰减。

np.random.randn()：揭秘随机数生成的黑魔法

np.random.randn() 函数就像一个随机数宝库，它遵循标准正态分布的魔法公式，这意味着它吐出的随机数平均值为 0，标准差为 1。那么它是如何做到这一点的呢？背后隐藏着中心极限定理的数学咒语，它揭示了大量独立随机变量的平均值近似服从正态分布的秘密。

np.random.randn()：无限随机数的宝库

np.random.randn() 函数可谓是随机数的无限源泉。只要你指定需要多少个随机数，它就会为你源源不断地生成一串符合标准正态分布的数字。这些随机数可以帮助你模拟各种现实世界的现象，从金融市场的波动到生物种群的增长，无所不能。

np.random.randn()：无处不在的随机数魔法师

np.random.randn() 函数在各个领域都有着广泛的应用，从数据分析、科学计算到机器学习，它都是不可或缺的帮手。

数据分析： np.random.randn() 函数可以生成随机数据，用于测试数据分析算法的性能。
科学计算： np.random.randn() 函数可以模拟各种物理现象，如布朗运动和热涨落。
机器学习： np.random.randn() 函数可以初始化神经网络的权重，并生成随机梯度下降算法所需的随机梯度。

敲门砖：进入 np.random.randn() 的神秘世界

使用 np.random.randn() 函数就像开启了一扇通往随机数世界的大门。以下是几个简单的示例，带你领略它的神奇魅力：

import numpy as np

# 生成 10 个服从标准正态分布的随机数
random_numbers = np.random.randn(10)

# 打印随机数
print(random_numbers)

# 生成 100 个服从均值为 5，标准差为 2 的正态分布的随机数
random_numbers = np.random.randn(100) * 2 + 5

# 打印随机数
print(random_numbers)