random正态 python
时间: 2023-10-07 09:14:46 浏览: 58
引用中给出了使用numpy库中的random模块生成大小为2x3的随机正态分布的方法,并打印出生成的随机数。而引用中给出了使用python基础库random生成具备正态分布特征的随机数,并对生成的随机数的统计性质进行了计算的方法。通过多次实验,可以观察到生成的随机数序列统计特征逐渐逼近预设的均值和方差。最后,引用展示了如何使用numpy和matplotlib库生成并可视化正态分布。通过绘制直方图,我们可以更直观地了解生成的随机数的分布情况。
相关问题
python random 正态分布
在 Python 的 random 模块中,可以通过使用 `gauss(mu, sigma)` 函数来生成服从正态分布(高斯分布)的随机数。其中,`mu` 表示均值,`sigma` 表示标准差。
下面是一个简单的例子:
```python
import random
mu = 0 # 均值
sigma = 1 # 标准差
random_num = random.gauss(mu, sigma)
print(random_num)
```
这个例子中,我们设置了均值 `mu` 为 0,标准差 `sigma` 为 1,然后使用 `gauss()` 函数生成一个服从正态分布的随机数,并打印出来。
你也可以使用 `numpy` 库来生成更多服从正态分布的随机数,具体可以参考 `numpy.random.normal()` 函数。
正态抽样python
正态抽样是指从正态分布中抽取样本的过程。在Python中,我们可以使用numpy库中的random模块来实现正态抽样。
首先,我们需要导入numpy库和random模块:
```python
import numpy as np
from numpy.random import default_rng
```
然后,我们可以使用default_rng()函数创建一个随机数生成器:
```python
rng = default_rng()
```
接下来,我们可以使用normal()函数来进行正态抽样,该函数的参数包括均值mean、标准差std以及样本数size。例如,我们想要从均值为0,标准差为1的正态分布中抽取10个样本,可以这样写:
```python
samples = rng.normal(0, 1, 10)
```
最后,我们可以打印出抽样结果:
```python
print(samples)
```
完整的代码如下:
```python
import numpy as np
from numpy.random import default_rng
rng = default_rng()
samples = rng.normal(0, 1, 10)
print(samples)
```
这样我们就可以使用Python进行正态抽样了。