Numpy中的三个常用正态分布函数randn，standard_normal， normal的区别

摘要：randn，standard_normal, normal这三个函数都可以返回随机正态分布的数组， 它们是从特殊到一般的形式。σ">μ">normal这个函数更加通用，且名字好记，建议平时使用这个函数生成正态分布。

这三个函数都可以返回随机正态分布（高斯Gaussian 分布）的数组，都可以从numpy.random中导出，先看三个函数的参数方式：

randn： randn(d0, d1, ..., dn)，

返回shape为(d0, d1, ..., dn)的标准正态分布（均值为0，标准差为1）的数组

standard_normal： standard_normal(size=None)，

跟randn一样，也是返回标准正态分布的数组，不同的是它的shape由size参数指定，对于多维数组，size必须是元组形式；

normal：  normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)，

更一般的形式，返回均值为loc，标准差为scale的正态分布，shape由size参数决定。

可以看出randn，standard_normal, normal三个函数是从特殊到一般， randn是standard_normal的便捷写法，省去了需要将数组shape封装到size参数中，但这个函数的命名和参数方式是从MATLAB中引过来的，跟Numpy的其他函数如zeros，ones参数方式也不同统一，不建议使用。

randn和standard_normal都只能返回标准正态分布，对于更一般的正态分布Ν(μ, σ²), 需要使用 

σ">σ * np.random.randn(...) + μ

σ">μ">normal函数可以直接给出均值和标准差（loc表示均值，scale表示标准差），normal函数默认情况下也是返回标准正态分布(loc=0.0, scale=1.0)，

σ">μ">考虑到normal这个函数更加通用，且名字好记，建议平时使用这个函数生成正态分布。