python代码写emergency服从平均值是80的指数分布

可以使用Python中的NumPy库来生成服从指数分布的随机数。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成服从指数分布的随机数
mean = 80
data = np.random.exponential(scale=1/mean, size=100)

print(data)

在上述代码中，我们使用了`np.random.exponential`函数来生成服从指数分布的随机数。参数`scale`表示尺度参数，它的倒数对应着指数分布的平均值。我们将尺度参数设置为1/平均值，以使得生成的随机数服从平均值为80的指数分布。这里生成了100个随机数，你可以根据需要调整生成的数量。

希望能帮到你！如果有任何疑问，请随时问我。

相关问题

帮我写一个求平均值的Python 代码

当然可以！以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算一组数字的平均值：

def calculate_average(numbers):
    total = sum(numbers)
    average = total / len(numbers)
    return average

# 示例输入列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 调用函数计算平均值
result = calculate_average(numbers)

# 输出结果
print("平均值为:", result)

在这个示例中，我们定义了一个名为 `calculate_average` 的函数，它接受一个数字列表作为输入。函数内部使用 `sum()` 函数来计算列表中所有数字的总和，并使用 `len()` 函数计算列表的长度。然后，通过将总和除以列表长度，得到平均值。最后，我们打印出计算得到的平均值。

你可以根据自己的需求修改输入列表 `numbers` 中的数字。希望这个示例能够帮助你！如果你有其他问题，请随时提问。

python指数运算_计算python中的指数移动平均值

在 Python 中，可以使用 NumPy 库中的 `numpy.power` 函数来进行指数运算，使用 Pandas 库中的 `rolling` 函数来计算指数移动平均值。具体实现步骤如下：

1. 导入 NumPy 和 Pandas 库：

   import numpy as np
   import pandas as pd

2. 定义指数权重函数，其参数为时间间隔 `span` 和指数衰减率 `decay`，返回一个长度为 `span` 的一维 NumPy 数组，数组中每个元素表示该时间点上的权重。可使用以下代码实现指数权重函数：

   def exponential_weights(span, decay=0.9):
       weights = (1 - decay) ** np.arange(span)
       weights /= weights.sum()
       return weights

3. 读取数据并创建 Pandas 数据框：

   data = pd.read_csv('data.csv')
   df = pd.DataFrame(data)

4. 计算指数移动平均值，使用 `rolling` 函数并传入指数权重函数，可使用以下代码实现：

   span = 10  # 时间间隔
   decay = 0.9  # 指数衰减率
   weights = exponential_weights(span, decay)
   ema = df['value'].rolling(window=span).apply(lambda x: np.dot(x, weights))

其中，`window` 参数指定时间窗口大小，`apply` 函数将每个时间窗口内的数据作为参数传入指数权重函数 `exponential_weights` 进行计算，最终返回指数移动平均值。

以上就是计算 Python 中的指数移动平均值的方法。