Numpy NP.aleatório.função randn

O aleatório.A função Randn () em Numpy permite que você gere uma variedade de formas especificadas. Funciona preenchendo a matriz com valores aleatórios por distribuição "normal" padrão ".

Neste artigo, exploraremos como usar o aleatório.Randn () função em Numpy para gerar matrizes de amostras.

NP.aleatório.função Randn ()

A função Randn () pega as dimensões de uma matriz como os argumentos e retorna um valor de flutuação ou uma matriz multidimensional da forma especificada.

Como mencionado, a função retorna amostras da distribuição normal padrão.

A distribuição normal padrão é um tipo especial de distribuição normal, onde a média é 0 e tem um valor de desvio padrão de 1.

Uma distribuição normal é uma distribuição simétrica, onde os dados plotados em um gráfico formam uma forma de sino. A maioria dos aglomerados de dados em torno de um ponto central em uma distribuição normal e diminui à medida que eles vão mais longe do ponto principal.

A função Randn () em Numpy tem uma sintaxe como mostrado abaixo:

aleatório.Randn (D0, D1,…, DN)

Onde o D0, D1,…, DN refere -se a um parâmetro de tipo int opcional que determina as dimensões da matriz retornada. Verifique se os valores dos parâmetros d* são inteiros não negativos.

Nota: Se nenhum argumento for fornecido, a função retornará um único valor de ponto flutuante.

Gerar flutuação aleatória usando NP.aleatório.Randn ()

Para gerar um flutuador aleatório usando a função Randn (), comece importando Numpy, como mostrado abaixo:

# importar numpy
importar numpy como np

Para gerar um flutuador aleatório, chame a função Randn () sem argumentos, como mostrado abaixo:

Imprimir (NP.aleatório.Randn ()))
Imprimir (NP.aleatório.Randn ()))
Imprimir (NP.aleatório.Randn ()))
Imprimir (NP.aleatório.Randn ()))

O código anterior deve gerar números inteiros aleatórios e retornar os valores, como mostrado abaixo:

Crie a matriz 1D usando a função Randn ()

Podemos criar uma matriz unidimensional usando a função RANDN especificando um valor para o parâmetro de dimensão.

Um exemplo é mostrado abaixo:

# 1D Array
arr = np.aleatório.Randn (5)
exibição (arr)

O código anterior deve gerar uma matriz 1D com cinco elementos, como mostrado abaixo:

Array ([0.4127406, -0.24008493, -0.4563451, -0.65624503, 0.43985204])

Crie a matriz 2D usando a função Randn ()

Para criar uma matriz 2D usando a função Randn (), podemos especificar dois valores para representar as dimensões da matriz.

Considere o código, como mostrado abaixo:

# 2D Array
arr = np.aleatório.Randn (2,3)
exibição (arr)

Isso deve retornar uma matriz bidimensional de 2 linhas e 3 colunas. Um exemplo de saída é mostrado abaixo:

Array ([[-0.08095138, 1.65439459, 0.55345608],
[1.06720002, 0.90974257, 0.48808603]])

Nota: Os parâmetros em Randn (2,3) representam linhas e colunas, respectivamente.

Crie a matriz 3D usando a função Randn ()

Para criar uma matriz 3D usando a função Randn (), podemos fazer o seguinte:

arr = np.aleatório.Randn (2,2,2)
exibição (arr)

Isso deve retornar uma matriz 3D de valores aleatórios, como mostrado:

Array ([[[-2.01110783, 3.0148612],
[-1.3227269, 0.96494486]],
[[0.14853023, 1.72551442],
[0.23563147, -1.55067172]]])

Remodelando uma matriz

Depois de gerar uma matriz aleatória, podemos usar a matriz.funcione reshape () para remodelar a matriz em nosso formato desejado.

Considere o exemplo abaixo:

# 2D Array
arr = np.aleatório.Randn (4,6)

No exemplo anterior, geramos uma matriz 2D usando a função Randn ().

Para remodelar a matriz em uma forma de 8,3, podemos fazer o seguinte:

exibição (arr.remodelar (8,3))

Isso deve retornar:

Conclusão

Neste tutorial, aprendemos a usar o NP.aleatório.Randn função para gerar 1, 2 e matrizes tridimensionais preenchidas com valores de amostra por distribuição gaussiana. Obrigado por ler este artigo e codificação feliz.