如何用python随机生成正态分布的正整数

可以使用numpy库中的random模块中的randint函数来生成正态分布的正整数。具体代码如下：

import numpy as np

mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000) # 生成1000个正态分布的随机数
s = s.astype(int) # 转换为整数类型
s = s[s > 0] # 取大于0的数
result = np.random.choice(s, 1)[0] # 随机选择一个数

print(result)

这段代码会生成1000个均值为0，标准差为0.1的正态分布随机数，然后将其转换为整数类型，并取大于0的数。最后从中随机选择一个数作为结果。

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如何用python随机生成正态分布的正数据

可以使用numpy库中的random模块中的normal函数来生成正态分布的正数据。具体代码如下：

import numpy as np

mean = 0  # 正态分布的均值
std = 1  # 正态分布的标准差
size = 100  # 生成数据的数量

data = np.random.normal(mean, std, size)
positive_data = data[data > 0]  # 取正数部分

print(positive_data)

这段代码会生成100个均值为0，标准差为1的正态分布数据，并将其中的正数部分提取出来。

如何用python随机生成正态分布的数据

可以使用numpy库中的random模块来生成正态分布的数据。具体代码如下：

import numpy as np

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

其中，第一个参数为均值，第二个参数为标准差，第三个参数为数据个数。可以根据需要修改参数来生成不同的正态分布数据。