用python创建一个数值范围为0~1，间隔为0.01的数组，再创建100个服从正态分布的随机数数组，对上面已经创建的随机数组进行包括直接排序、间接排序、去重、求和、求均值、求标准差、求方差、求最小值、求最大值、求累计和、求累计积等统计分析。

好的，以下是用 Python 实现的代码：

import numpy as np

# 创建数值范围为0~1，间隔为0.01的数组
arr = np.arange(0, 1.01, 0.01)

# 创建100个服从正态分布的随机数数组
rand_arr = np.random.normal(size=100)

# 直接排序
sorted_arr = np.sort(rand_arr)

# 间接排序
indices = np.argsort(rand_arr)
sorted_indices = np.arange(len(rand_arr))[indices]

# 去重
unique_arr = np.unique(rand_arr)

# 求和
sum_val = np.sum(rand_arr)

# 求均值
mean_val = np.mean(rand_arr)

# 求标准差
std_val = np.std(rand_arr)

# 求方差
var_val = np.var(rand_arr)

# 求最小值
min_val = np.min(rand_arr)

# 求最大值
max_val = np.max(rand_arr)

# 求累计和
cumsum_arr = np.cumsum(rand_arr)

# 求累计积
cumprod_arr = np.cumprod(rand_arr)

以上就是对随机数组进行统计分析的代码。

相关问题

创建一个数值范围为0~1,间隔为0.01的数组。#(2)创建100个服从正态分布的随机数。特(3)对创建的两个数组进行四则运算。

创建一个数值范围从0到1，步长为0.01的数组可以使用Python的numpy库来实现，示例代码如下：

import numpy as np

# 创建0到1之间，步长为0.01的等差数组
array_0_to_1 = np.arange(0, 1.01, 0.01)

生成100个服从标准正态分布的随机数，也可以用numpy的`normal()`函数，代码如下：

random_numbers_normal = np.random.normal(size=100)

这里`size=100`表示生成100个独立的随机数。

对于这两个数组进行四则运算，例如加法、减法、乘法和除法，你可以这样做：

# 加法
array_sum = array_0_to_1 + random_numbers_normal

# 减法
array_difference = array_0_to_1 - random_numbers_normal

# 乘法
array_product = array_0_to_1 * random_numbers_normal

# 如果你想进行浮点数除法，确保随机数不为零，否则会出错
non_zero_randoms = random_numbers_normal[random_numbers_normal != 0]  # 过滤掉零
array_division = array_0_to_1 / non_zero_randoms

请注意，上述代码假设了输入的随机数不会导致除数为零的情况。如果确实需要处理这种可能性，可能需要额外的错误检查或异常处理。

请用python完成下列问题 （1）创建一个数值范围为0~1，间隔为0.01的数组。 （2）创建100个服从正态分布的随机数。 （3）对创建的两个数组进行四则运算。 （4）对创建的随机数组进行简单的统计分析

（1）可以使用numpy的arange函数来实现：numpy.arange(0,1,0.01)
（2）可以使用numpy的random.normal函数来创建正态分布的随机数：numpy.random.normal(size=100)
（3）可以使用numpy的arithmetic等函数来实现四则运算：numpy.add(arr1,arr2)，numpy.subtract(arr1,arr2)，numpy.multiply(arr1,arr2)，numpy.divide(arr1,arr2)
（4）可以使用numpy的mean，median，std函数来实现简单的统计分析：numpy.mean(arr)，numpy.median(arr)，numpy.std(arr)