给我四组符合正态分布,大小在400-600之间,数量在40个,符合正态分布的数组
时间: 2023-06-07 12:06:54 浏览: 41
我可以通过以下方式生成符合要求的四组正态分布数组:
```python
import numpy as np
n_samples = 40
mean = 500
std = 50
arr1 = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=n_samples)
arr2 = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=n_samples)
arr3 = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=n_samples)
arr4 = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=n_samples)
# Clip values to be within [400, 600]
arr1 = np.clip(arr1, 400, 600)
arr2 = np.clip(arr2, 400, 600)
arr3 = np.clip(arr3, 400, 600)
arr4 = np.clip(arr4, 400, 600)
```
这里使用了 NumPy 库中的 `np.random.normal` 函数生成正态分布数组,同时使用 `np.clip` 函数将数组中的值限制在 [400, 600] 范围内。
相关问题
在python对四组不符合正态分布的数据检测他们是否有显著差异
针对不符合正态分布的数据,可以使用非参数的假设检验方法进行显著性检验,常用的方法包括Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验。
对于四组数据的比较,可以先进行Kruskal-Wallis检验,判断是否存在显著差异。如果检验结果显著,表明至少存在一组数据与其他组存在显著差异,可以进一步使用Mann-Whitney U检验对每一组数据进行两两比较,确定哪些组之间存在显著差异。
在Python中,可以使用scipy库中的stats模块进行Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验的计算。具体实现如下:
```python
from scipy import stats
# 数据存放在四个数组中,分别为data1、data2、data3、data4
# 执行Kruskal-Wallis检验
H, p = stats.kruskal(data1, data2, data3, data4)
if p < 0.05:
print("存在显著差异")
# 执行Mann-Whitney U检验,比较data1和data2的差异
U, p = stats.mannwhitneyu(data1, data2)
if p < 0.05:
print("data1和data2之间存在显著差异")
```
需要注意的是,非参数检验方法对样本量要求较低,但在样本量较小的情况下可能会存在较大的偏差,因此需要谨慎选择检验方法并结合实际情况进行判断。
编写python函数,要求:已知均值,方差和个数,输出一个范围在a,b之间的符合正态分布数组,
可以使用numpy库中的random模块的normal函数生成符合正态分布的随机数,然后根据需要的范围进行筛选。以下是一个实现示例:
```python
import numpy as np
def normal_distribution(mean, var, n, a, b):
# 生成符合正态分布的随机数
data = np.random.normal(mean, var, n)
# 过滤不在范围内的数据
data = data[(data >= a) & (data <= b)]
return data
```
其中,mean为均值,var为方差,n为个数,a和b为范围。调用该函数可以生成一个符合正态分布且符合要求范围的数组。例如:
```python
data = normal_distribution(0, 1, 1000, -1, 1)
print(data)
```
该代码会生成1000个均值为0,方差为1的符合正态分布,范围在-1到1之间的数组,并打印输出。