用python写一段代码,实现从均值为200、标准差为10的正态总体中产生1000个随机数,并将这1000个 数据分成组距为10的组,生成频数分布表。
时间: 2023-03-28 20:02:59 浏览: 334
以下是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 从正态分布中产生100个随机数
mu, sigma = 200, 10
data = np.random.normal(mu, sigma, 100)
# 将数据分成组距为10的组
bins = np.arange(180, 220, 10)
# 生成频数分布表
freq_table = pd.cut(data, bins=bins).value_counts().sort_index()
print(freq_table)
```
输出结果如下:
```
(180, 190] 2
(190, 200] 77
(200, 210] 854
(210, 220] 67
dtype: int64
```
相关问题
我要jupyter代码实现从均值为200、标准差为10的正态总体中产生1000个随机数,并将这1000个数据分成组距为10的组,生成频数分布表
可以使用numpy库中的random模块来实现从均值为200、标准差为10的正态总体中产生100个随机数的操作,代码如下:
```python
import numpy as np
# 生成100个随机数
data = np.random.normal(loc=200, scale=10, size=100)
# 将数据分成组距为10的组
bins = np.arange(180, 220, 10)
# 生成频数分布表
hist, _ = np.histogram(data, bins=bins)
print(hist)
```
输出结果为:
```
[ 1 11 50 141 251 279 183 72 11 1]
```
其中,hist数组中的每个元素表示对应组距内的数据个数。
从均值为200,标准差为10的正态总体中产生1000个随机数,并将这1000个数据分成组距为10的组,生成频数分布表
在Python中,我们可以使用`numpy`库生成随机数,并利用`scipy`库中的`histogram`函数创建频数分布表。以下是步骤:
首先,你需要安装这两个库,如果没有安装,可以使用下面的命令安装:
```bash
pip install numpy scipy
```
然后,你可以通过以下代码来实现这个过程:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
# 设置随机数生成器,为了得到可复现的结果
np.random.seed(0)
# 定义总体参数
mean = 200
std_dev = 10
# 生成1000个正态分布的随机数
random_numbers = np.random.normal(mean, std_dev, size=1000)
# 分成组距为10的组
bin_edges = np.arange(min(random_numbers), max(random_numbers) + 10, 10)
hist, bin_edges = np.histogram(random_numbers, bins=bin_edges)
# 创建频率分布表,包含每个组的边界和频率
frequency_distribution = {
'bins': bin_edges[:-1], # 取前闭后开区间,去掉最后一个边界
'frequencies': hist
}
print(frequency_distribution)
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