mars.tensor.random.standard_normal#

mars.tensor.random.standard_normal(size=None, chunk_size=None, gpu=None, dtype=None)[来源]#

从标准正态分布中抽取样本（均值=0，标准差=1）。

Parameters

  • size (int 或 tuple 的 ints, 可选) – 输出形状。 如果给定的形状是，例如，(m, n, k)，那么 m * n * k 个样本将被抽取。 默认值是 None，在这种情况下返回一个 单一值。

  • chunk_size (int 或 tuple 的 int 或 tuple 的 ints, 可选) – 每个维度上所需的块大小

  • gpu (bool, 可选) – 如果为True，则在GPU上分配张量，默认为False

  • dtype (数据类型, 可选) – 返回的张量的数据类型。

Returns

out – 绘制的样本。

Return type

float 或 Tensor

示例

>>> import mars.tensor as mt

>>> s = mt.random.standard_normal(8000)
>>> s.execute()
array([ 0.6888893 ,  0.78096262, -0.89086505, ...,  0.49876311, #random
       -0.38672696, -0.4685006 ])                               #random
>>> s.shape
(8000,)
>>> s = mt.random.standard_normal(size=(3, 4, 2))
>>> s.shape
(3, 4, 2)