python 生成t分布随机数
时间: 2023-08-27 13:05:28 浏览: 91
Python可以使用numpy库中的random模块生成服从正态分布的随机数。具体方法如下:
1. 导入numpy库
```python
import numpy as np
```
2. 使用numpy.random.normal()函数生成服从正态分布的随机数
```python
mu = # 正态分布的均值
sigma = 1 # 正态分布的标准差
size = 100 # 生成100个随机数
random_nums = np.random.normal(mu, sigma, size)
```
其中,mu为正态分布的均值,sigma为正态分布的标准差,size为生成的随机数的个数。
生成的随机数存储在random_nums数组中。可以使用print()函数输出随机数:
```python
print(random_nums)
```
输出结果类似于:
```
[-.496 .234 -1.345 1.567 -.789 ...]
```
这些随机数服从均值为,标准差为1的正态分布。
相关问题
python生成随机数服从t分布
在Python中,可以使用`numpy.random`模块生成服从t分布的随机数。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成服从t分布的随机数
df = 5 # 自由度
size = 1000 # 生成的随机数数量
random_numbers = np.random.standard_t(df, size)
# 打印前10个随机数
print(random_numbers[:10])
```
这段代码使用`numpy.random.standard_t`函数生成服从t分布的随机数。其中,`df`参数表示自由度,`size`参数表示生成的随机数数量。上述代码生成了1000个服从自由度为5的t分布的随机数,并打印了前10个随机数。
python利用指数分布随机数构成泊松过程
以下是Python代码实现指数分布随机数构成泊松过程的方法:
```python
import numpy as np
# 设置参数
lamda = 5 # 平均到达率
T = 20 # 模拟时间
# 生成指数分布随机数
arrive_time = np.cumsum(np.random.exponential(1/lamda, int(lamda*T)))
# 计算泊松过程
n_arrives = np.zeros(int(lamda*T)+1)
for i in range(len(arrive_time)):
if arrive_time[i] > T:
break
n_arrives[int(arrive_time[i])] += 1
# 输出结果
print("时间段\t到达次数")
for i in range(len(n_arrives)):
print("{}-{}\t{}".format(i, i+1, int(n_arrives[i])))
```
上述代码中,首先设置了指数分布参数 `lamda` 和模拟时间 `T`,然后使用 `numpy.random.exponential` 函数生成符合指数分布的随机数,再使用 `numpy.cumsum` 累加,得到到达事件的时间点。接着,使用 `numpy.zeros` 初始化一个全为0的数组 `n_arrives` 存储每个时间段内到达的次数,并使用循环统计各时间段内到达次数,最后输出结果。