python生成包含100个正态分布随机数的向量

时间: 2023-09-21 11:07:26 浏览: 30
可以使用numpy库的random模块中的normal函数来生成包含100个正态分布随机数的向量,代码如下: import numpy as np # 生成均值为0,标准差为1的正态分布随机数向量 vector = np.random.normal(0, 1, 100) print(vector)
相关问题

python 二维正态分布随机数

要生成Python中的二维正态分布随机数,可以使用NumPy库的random模块和SciPy库的stats模块。 首先,我们需要导入所需的库: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as stats ``` 然后,我们可以使用stats模块中的multivariate_normal函数来生成二维正态分布的随机数。这个函数需要指定均值向量(mean)和协方差矩阵(cov)作为参数。例如,我们可以生成一个均值向量为[0, 0],协方差矩阵为[[1, 0], [0, 1]]的二维正态分布随机数: ```python mean = [0, 0] cov = [[1, 0], [0, 1]] random_data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=1000) ``` 这样,我们就生成了一个包含1000个样本点的二维正态分布随机数数组random_data。其中,每个样本点都是一个二维向量。 如果你想可视化生成的二维正态分布随机数,你可以使用matplotlib库的scatter函数绘制散点图: ```python x = random_data[:, 0] y = random_data[:, 1] plt.scatter(x, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('二维正态分布随机数') plt.show() ``` 这样,你就可以看到生成的二维正态分布随机数的散点图了。 请注意,这里的均值向量和协方差矩阵是人为指定的,你可以根据实际需求调整这些参数来生成不同形状和位置的二维正态分布随机数。

生成一正态分布随机数向量,中心值为0,标准差为1,向量共1000个元素

以下为Python代码实现: ```python import numpy as np # 生成1000个元素的正态分布随机数向量 mu, sigma = 0, 1 # 中心值和标准差 n = 1000 # 元素个数 rand_vec = np.random.normal(mu, sigma, n) print(rand_vec) ``` 输出结果类似于: ``` [-1.02542144 1.08332212 -0.26681703 ... 0.46435305 0.50530503 -1.69094968] ```

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