Numpy.random.standard_normal()

numpy.random.standard_normal()是NumPy中的一种用于生成随机样本的函数。该函数的作用是生成指定形状的数组，其中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。

该函数的语法如下所示：

numpy.random.standard_normal(size=None)

其中，size是一个整数或元组，用于指定所要生成的数组的形状。如果不指定该参数，则返回单个标准正态分布样本。

该函数返回一个指定形状的数组，其中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。如果指定了参数size，则返回一个具有该形状的数组。

下面是一个示例，展示了如何使用numpy.random.standard_normal()生成10个从标准正态分布中随机抽取得到的样本：

import numpy as np

samples = np.random.standard_normal(10)

print(samples)  # 输出10个随机样本

输出结果如下：

[-1.24426041, 0.99711441, -0.13772621, -1.0484383, -1.36599004,
 -0.34744923, -0.29208676, 2.2408932, 1.86755799, 0.02272212]

通过上述示例我们可以看出，numpy.random.standard_normal()函数能够方便地生成标准正态分布样本，使得各种统计分析、机器学习等领域的算法的实现更加便捷。

总结

本文介绍了numpy.random.standard_normal()函数的用法，并提供了相应的示例。该函数是NumPy中常用的随机数生成函数之一，可用于各种数据分析、机器学习等领域，方便快捷地生成所需的随机数样本。