operaciones con arrays numpy | función randn()

numpy.matlib.randn()es otra función para hacer operaciones matriciales en numpy. Devuelve una array de valores aleatorios de una distribución «normal» (gaussiana) univariante de media 0 y varianza 1.

Sintaxis: numpy.matlib.randn(*args)

Parámetros:
*args: [Argumentos] Forma de la array de salida. Si se da como N enteros, cada entero especifica el tamaño de una dimensión. Si se da como una tupla, esta tupla da la forma completa. Si hay más de un argumento y el primer argumento es una tupla, los demás argumentos se ignoran.

Retorno: La array de valores aleatorios extraídos de la distribución normal estándar.

Código #1:

# Python program explaining
# numpy.matlib.randn() function
  
# importing matrix library from numpy
import numpy as geek
import numpy.matlib
  
# desired 3 x 4 random output matrix 
out_mat = geek.matlib.randn((3, 4)) 
print ("Output matrix : ", out_mat)

Producción :

Output matrix :  [[ 0.78620217  0.41624612 -0.28417131  0.1071018 ]
 [ 0.77645105  0.30858858 -1.98901344  1.25977209]
 [ 0.26279443 -0.41026178 -0.60834494  2.82552737]]

Código #2:

# Python program explaining
# numpy.matlib.randn() function
  
# importing numpy and matrix library
import numpy as geek
import numpy.matlib
  
# desired 1 x 5 random output matrix 
out_mat = geek.matlib.randn(5) 
print ("Output matrix : ", out_mat)

Producción :

Output matrix :  [[ 0.34973625  0.28159132  0.72581405 -1.17511692  1.96773952]]

Código #3:

# Python program explaining
# numpy.matlib.randn() function
  
# importing numpy and matrix library
import numpy as geek
import numpy.matlib
  
# more than one argument given
out_mat = geek.matlib.randn((5, 3), 4) 
print ("Output matrix : ", out_mat)

Producción :

Output matrix :  [[ 0.56784957  0.82980325  1.16683558]
 [-1.53444326 -0.27743273  0.65819067]
 [ 0.99654573 -1.20399432 -0.25603147]
 [ 1.74931585  0.58413453  1.67820029]
 [-1.25643231  0.21610229  0.21694595]]

Nota: Para muestras aleatorias de $N(\mu, \sigma^2)$ podemos usar sigma * geek.matlib.randn(...) + mu .
Por ejemplo, haciendo una array de 3 x 3 en la que se toman muestras de $N(3, 4)$ :

Código #4:

# Python program explaining
# numpy.matlib.randn() function
  
# importing numpy and matrix library
import numpy as geek
import numpy.matlib
  
# So, here mu = 3, sigma = 2
out_mat = 2 * geek.matlib.randn((3, 3)) + 3
print ("Output matrix : ", out_mat)

Producción :

Output matrix :  [[ 4.04967121  0.26982021  2.3503067 ]
 [ 5.57757131  2.40051874 -0.84588539]
 [ 7.43715651  3.84004412  1.40514615]]

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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