Función NumPy np.random.randn()

La librería NumPy es una de las más utilizadas en Python para el análisis de datos y la programación científica. Entre sus muchas funciones, se encuentra la np.random.randn(), que permite generar matrices de números aleatorios con una distribución normal o gaussiana.

En este artículo aprenderás cómo utilizar esta función para generar tus propias matrices y cómo interpretar los resultados que obtengas.

📋 Aquí podrás encontrar✍

¿Qué es la distribución normal?
¿Qué es la función NumPy np.random.randn()?
¿Cómo se utiliza la función NumPy np.random.randn()?
Ejemplos de la función NumPy np.random.randn()
Cómo interpretar los resultados de la función NumPy np.random.randn()
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué es la distribución normal?

La distribución normal o gaussiana es una distribución de probabilidad continua que se utiliza en muchas áreas de la estadística y las matemáticas. Una variable aleatoria que sigue una distribución normal se distribuye de manera simétrica en torno a su media.

En términos más simples, esto significa que si se toma una muestra lo suficientemente grande de una población, la distribución de los datos en esa muestra se parecerá a una curva en forma de campana.

La media y la desviación estándar son dos parámetros que describen la distribución normal. La media, también conocida como el valor esperado, representa el punto alrededor del cual se distribuyen los datos. La desviación estándar indica qué tan dispersos son los datos alrededor de la media.

¿Qué es la función NumPy np.random.randn()?

La función np.random.randn() es una función en NumPy que genera matrices de números aleatorios con una distribución normal estándar (media = 0, desviación estándar = 1).

La sintaxis es la siguiente:

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

Donde d0, d1, ..., dn son las dimensiones de la matriz que queremos crear. Por ejemplo, para crear una matriz de 3x3, podemos escribir:

np.random.randn(3, 3)

¿Cómo se utiliza la función NumPy np.random.randn()?

Para utilizar la función np.random.randn() en un proyecto de Python, primero debemos importar la librería NumPy. Esto se hace mediante la siguiente línea de código:

import numpy as np

Una vez importada la librería, podemos utilizar la función como se describió anteriormente.

Por ejemplo, si queremos generar una matriz de 2x2, podemos escribir lo siguiente:

import numpy as np

matriz_aleatoria = np.random.randn(2, 2)

print(matriz_aleatoria)

Este código generará una matriz aleatoria de 2x2 con números extraídos de una distribución normal estándar.

Ejemplos de la función NumPy np.random.randn()

Aquí se muestran algunos ejemplos de cómo utilizar la función np.random.randn() en la práctica:

# Generar una matriz de 4x4
matriz_aleatoria = np.random.randn(4, 4)

# Generar una matriz de 100x100
matriz_aleatoria_grande = np.random.randn(100, 100)

# Generar una matriz de 2x3x4
matriz_3d = np.random.randn(2, 3, 4)

Cómo interpretar los resultados de la función NumPy np.random.randn()

Una matriz generada con la función np.random.randn() tendrá valores aleatorios extraídos de una distribución normal estándar. Estos valores estarán centrados en torno a cero, y tendrán una dispersión que se corresponderá con una desviación estándar de 1.

Es importante tener en cuenta que los valores generados cambian cada vez que se ejecuta el código. Por lo tanto, si ejecutas el mismo código varias veces, obtendrás matrices diferentes.

Conclusión

La función np.random.randn() es una herramienta valiosa para la generación de matrices aleatorias con una distribución normal. Aprender a utilizarla correctamente puede ser útil en muchas áreas de la programación, especialmente en el análisis de datos.

Si estás interesado en aprender más sobre la programación en Python y el uso de herramientas de análisis de datos, te recomendamos seguir explorando la documentación de NumPy y otras librerías de Python.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la distribución normal?

La distribución normal o Gaussiana es una distribución de probabilidad continua que se utiliza en muchas áreas de la estadística y las matemáticas. Una variable aleatoria que sigue una distribución normal se distribuye de manera simétrica en torno a su media.

¿Cómo se utiliza la función NumPy np.random.randn()?

Para utilizar la función np.random.randn() en un proyecto de Python, primero debemos importar la librería NumPy. Luego, podemos generar una matriz de números aleatorios con una distribución normal estándar utilizando la sintaxis np.random.randn(d0, d1, ..., dn), donde d0, d1, ..., dn son las dimensiones de la matriz deseada.

¿Cómo funcionan los parámetros de la función NumPy np.random.randn()?

Los parámetros de la función np.random.randn() corresponden a las dimensiones de la matriz que se desea crear. Por ejemplo, si queremos crear una matriz 3x3, podemos escribir np.random.randn(3, 3).

¿Los valores generados por la función NumPy np.random.randn() siempre son los mismos?

No, los valores generados por la función np.random.randn() cambian cada vez que se ejecuta el código. Por esta razón, si ejecutas el mismo código varias veces, obtendrás matrices diferentes.