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

Devuelva una muestra (o muestras) de la distribución “normal estándar”.

Nota

Esta es una función conveniente para los usuarios que transfieren el código de Matlab y envuelve standard_normal. Esa función toma una tupla para especificar el tamaño de la salida, que es consistente con otras funciones de NumPy como numpy.zeros y numpy.ones.

Nota

El nuevo código debe usar el standard_normal método de un default_rng() instancia en su lugar; por favor vea el Inicio rápido.

Si se proporcionan argumentos positivos int_like, randn genera un array de forma (d0, d1, ..., dn), lleno de flotadores aleatorios muestreados a partir de una distribución univariada “normal” (gaussiana) de media 0 y varianza 1. Se devuelve un único flotador muestreado aleatoriamente de la distribución si no se proporciona ningún argumento.

Parámetros
d0, d1, …, dnint, optional

Las dimensiones del devuelto array, debe ser no negativo. Si no se proporciona ningún argumento, se devuelve un solo flotante de Python.

Devoluciones
Zndarray or float

A (d0, d1, ..., dn)-conformado array de muestras de punto flotante de la distribución normal estándar, o un solo flotante si no se proporcionaron parámetros.

Ver también

standard_normal

Similar, pero toma una tupla como argumento.

normal

También acepta argumentos mu y sigma.

Generator.standard_normal

que debe usarse para el nuevo código.

Notas

Para muestras aleatorias de N ( mu, sigma ^ 2)

, usar:

sigma * np.random.randn(...) + mu

Ejemplos de

>>> np.random.randn()2.1923875335537315# random

Dos por cuatro array de muestras de N (3, 6.25):

>>>3+2.5* np.random.randn(2,4)
array([[-4.49401501,4.00950034,-1.81814867,7.29718677],# random[0.39924804,4.68456316,4.99394529,4.84057254]])# random