使用numpy.random.randn()生成指定维度的随机数组

numpy.random.randn()是numpy库中的一个函数，用于生成指定维度的服从标准正态分布的随机数组。

该函数的用法如下：

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

参数说明：

- d0, d1, ..., dn：生成的随机数组的维度，可以是0个或多个整数，用逗号分隔。

返回值：

- 返回一个具有指定维度的随机数组，数组的元素服从标准正态分布。

下面是一些具体的例子，展示如何使用numpy.random.randn()生成随机数组。

## 1. 生成一维数组

import numpy as np

# 生成一个长度为10的一维随机数组
arr = np.random.randn(10)

print(arr)

输出结果可能为：

[-0.26967903 -0.47858598 -0.19374195  0.08572222  0.703031   -0.80227982
  0.93891505 -0.00423175 -0.02692923 -2.56759075]

## 2. 生成二维数组

import numpy as np

# 生成一个2行3列的二维随机数组
arr = np.random.randn(2, 3)

print(arr)

输出结果可能为：

[[ 0.66480656 -0.17053112  0.56817692]
 [-0.20796804 -0.51409261 -0.38999614]]

## 3. 生成多维数组

import numpy as np

# 生成一个3维的随机数组，维度分别为2、3、4
arr = np.random.randn(2, 3, 4)

print(arr)

输出结果可能为：

[[[-0.43828154 -0.76903393 -0.06297883 -0.64180723]
  [ 1.63206209  0.51847595 -1.57324163 -0.34331414]
  [-0.13413868  0.45025342 -0.02602849  1.35425927]]

 [[-0.8816471   1.29849958 -0.01015364 -0.4695432 ]
  [-0.44395605  0.48460059  1.12568301 -0.79693555]
  [ 0.68146839 -0.11978041  1.19604704  0.16805236]]]

使用numpy.random.randn()生成的随机数组中的元素服从标准正态分布，即均值为0，方差为1。这意味着生成的随机数组中的元素大致上符合正态分布曲线形状。

需要注意的是，生成的随机数组的元素是从一个数量较大的随机样本中提取的，所以保证了生成的随机数组的统计特性（如均值和方差）接近于标准正态分布。

可以根据实际需求使用numpy.random.randn()函数来生成不同维度的随机数组，方便进行随机数的模拟、随机抽样等数据处理操作。