做一个简单随机抽样5000次，分别做高斯分布、朗道分布

好的，下面是 Python 代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 高斯分布随机抽样
mu = 0
sigma = 1
gaussian_samples = np.random.normal(mu, sigma, 5000)

# 绘制高斯分布直方图
plt.hist(gaussian_samples, bins=100)
plt.title('Gaussian Distribution')
plt.show()

# 朗道分布随机抽样
alpha = 1
beta = 2
landau_samples = np.random.laplace(alpha, beta, 5000)

# 绘制朗道分布直方图
plt.hist(landau_samples, bins=100)
plt.title('Landau Distribution')
plt.show()

其中，`np.random.normal` 用于生成高斯分布的随机数，`np.random.laplace` 用于生成朗道分布的随机数。通过 `plt.hist` 可以绘制直方图。

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用linux 及root ,做一个简单的随机抽样5000次，分别做高斯分布、朗道分布、指数分布、均匀分布，取参数为1

下面是使用Linux和root软件包进行随机抽样的简单示例代码：

高斯分布：

root -b -q -l -e 'TRandom3 r; for (int i=0;i<5000;i++) {std::cout << r.Gaus(0,1) << std::endl;}' > gaussian.txt

朗道分布：

root -b -q -l -e 'TRandom3 r; for (int i=0;i<5000;i++) {std::cout << r.Landau(1,1) << std::endl;}' > landau.txt

指数分布：

root -b -q -l -e 'TRandom3 r; for (int i=0;i<5000;i++) {std::cout << r.Exp(1) << std::endl;}' > exponential.txt

均匀分布：

root -b -q -l -e 'TRandom3 r; for (int i=0;i<5000;i++) {std::cout << r.Uniform(0,2) << std::endl;}' > uniform.txt

这里使用了TRandom3类来生成随机数。在高斯分布中，使用Gaus函数；在朗道分布中，使用Landau函数；在指数分布中，使用Exp函数；在均匀分布中，使用Uniform函数。每个函数的第一个参数是分布的中心或平均值，第二个参数是分布的宽度或标准差，具体可以根据需要进行调整。

输出文件名分别为gaussian.txt、landau.txt、exponential.txt和uniform.txt。您可以使用任何文本编辑器或数据分析软件来打开并分析这些文件。

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