Метод standard_normal

Метод standard_normal класса Generator генерирует случайные числа из стандартного нормального распределения. Стандартное нормальное распределение имеет среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Метод возвращает массив указанной формы, заполненный случайными числами из этого распределения.

Основным параметром метода является size, который определяет форму выходного массива. Если параметр не указан, возвращается одно случайное число. Метод поддерживает генерацию как одномерных, так и многомерных массивов.

Синтаксис

generator.standard_normal([size])

Пример

Сгенерируем одно случайное число из стандартного нормального распределения:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
res = rng.standard_normal()
print(res)

Результат выполнения кода:

0.6369616873214543

Пример

Сгенерируем одномерный массив из пяти случайных чисел:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.standard_normal(5)
print(arr)

Результат выполнения кода:

[ 0.63696169 -0.31219606 0.06095446 -1.3026713 0.65387075]

Пример

Сгенерируем двумерный массив размером 2x3:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.standard_normal((2, 3))
print(arr)

Результат выполнения кода:

[[ 0.63696169 -0.31219606  0.06095446]
 [-1.3026713   0.65387075  1.3070399 ]]

Пример

Используем параметр size для создания трёхмерного массива:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr = rng.standard_normal((2, 2, 2))
print(arr)

Результат выполнения кода:

[[[ 0.63696169 -0.31219606]
  [ 0.06095446 -1.3026713 ]]
 [[ 0.65387075  1.3070399 ]
  [-0.53349923 -0.31113717]]]

Пример

Сравним генерацию с помощью метода standard_normal и эквивалентного вызова normal с параметрами loc=0 и scale=1:

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(0)
arr1 = rng.standard_normal(3)
arr2 = rng.normal(0, 1, 3)
print(arr1)
print(arr2)

Результат выполнения кода:

[ 0.63696169 -0.31219606  0.06095446]
[-1.3026713   0.65387075  1.3070399 ]

Смотрите также

класс Generator,
который предоставляет методы для генерации случайных чисел
метод normal,
который генерирует числа из нормального распределения с заданными параметрами
метод uniform,
который генерирует числа из равномерного распределения
метод random,
который генерирует числа из равномерного распределения на интервале [0, 1)