python random 正态分布
时间: 2023-06-21 12:06:38 浏览: 58
在 Python 的 random 模块中,可以通过使用 `gauss(mu, sigma)` 函数来生成服从正态分布(高斯分布)的随机数。其中,`mu` 表示均值,`sigma` 表示标准差。
下面是一个简单的例子:
```python
import random
mu = 0 # 均值
sigma = 1 # 标准差
random_num = random.gauss(mu, sigma)
print(random_num)
```
这个例子中,我们设置了均值 `mu` 为 0,标准差 `sigma` 为 1,然后使用 `gauss()` 函数生成一个服从正态分布的随机数,并打印出来。
你也可以使用 `numpy` 库来生成更多服从正态分布的随机数,具体可以参考 `numpy.random.normal()` 函数。
相关问题
python画图正态分布
要使用Python绘制正态分布图,你可以使用scipy库中的stats模块生成正态分布的数据,并使用matplotlib库进行绘图。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# 生成正态分布数据
mu = 0 # 均值
sigma = 1 # 标准差
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
# 计算概率密度函数(PDF)
x = np.linspace(-4, 4, 100) # X轴的取值范围
pdf = norm.pdf(x, mu, sigma)
# 绘制正态分布图
plt.plot(x, pdf, color='red', label='Normal Distribution')
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, label='Data Histogram')
# 设置标题和标签
plt.title("Normal Distribution")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Probability Density")
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先使用`np.random.normal()`函数生成了1000个服从均值为0、标准差为1的正态分布随机数。然后,使用`norm.pdf()`函数计算了正态分布的概率密度函数,并将其在指定范围内进行绘制。接下来,使用`plt.hist()`函数绘制了数据的直方图,并使用`density=True`将直方图转换为概率密度形式。最后,使用`plt.title()`、`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数设置标题和标签,使用`plt.legend()`函数添加图例,并使用`plt.show()`显示图形。
你可以根据自己的需求修改代码,例如调整均值、标准差、数据数量等参数,或者修改绘图的范围和样式。希望对你有帮助!
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