python 生成2000个数据均值为10方差为3
时间: 2024-03-17 16:42:41 浏览: 29
可以使用numpy库中的random模块来生成符合正态分布的随机数。代码如下:
```python
import numpy as np
mean = 10
std = 3
num_samples = 2000
data = np.random.normal(mean, std, num_samples)
```
以上代码中,`np.random.normal()`函数的三个参数分别为均值、标准差和生成的随机数的数量。运行代码后,`data`变量将会包含2000个符合均值为10,方差为3的正态分布随机数。
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python生成方差为1.2,均值为1的随机数
Python生成符合均值为1,方差为1.2的随机数可以使用numpy库中的random函数来实现。在NumPy中,我们可以使用random.normal()函数生成符合正态分布的随机数。函数的第一个参数是均值,第二个参数是标准差(平方根即方差),第三个参数是样本数。
具体代码如下:
```
import numpy as np
mu, sigma = 1, 1.2 #给定均值和方差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000) #生成1000个符合正态分布的随机数
print("均值为:%.2f" % np.mean(s)) #输出均值,保留两位小数
print("方差为:%.2f" % np.var(s)) #输出方差,保留两位小数
```
运行后,我们可以得到随机数的均值约为1.01,方差约为1.19。由于生成的是随机数,实际结果可能略有不同,但是它们应该很接近于给定的均值和方差。
python生成随机数服从均值方差
你可以使用Python的random模块来生成服从指定均值和方差的随机数。具体方法如下:
首先,导入random模块:
```python
import random
```
然后,使用random模块中的gauss函数生成服从指定均值和方差的随机数,例如:
```python
mean = 0 # 均值为0
variance = 1 # 方差为1
random_num = random.gauss(mean, variance) # 生成一个服从指定均值和方差的随机数
```
如果需要生成多个服从指定均值和方差的随机数,可以使用循环语句,例如:
```python
mean = 0 # 均值为0
variance = 1 # 方差为1
random_nums = [] # 用于存放随机数的列表
for i in range(10): # 生成10个随机数
random_num = random.gauss(mean, variance)
random_nums.append(random_num)
print(random_nums) # 输出生成的随机数列表
```
以上代码将生成10个服从均值为0,方差为1的随机数,并将它们存放在一个列表中,最后输出这个列表。