如何用python随机生成正态分布的正数据
时间: 2023-04-09 15:04:00 浏览: 66
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:
```python
import numpy as np
# 生成均值为mu,标准差为sigma的正态分布数据
mu = 0
sigma = 1
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
# 过滤掉负数
data = data[data > 0]
# 打印前10个数据
print(data[:10])
```
这段代码会生成1000个均值为0,标准差为1的正态分布数据,并过滤掉负数,最后打印前10个数据。
相关问题
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:
```python
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。
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:
```python
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。