python random 生成正态分布随机数
时间: 2023-05-30 11:02:09 浏览: 139
可以使用 NumPy 库的 `numpy.random.normal` 函数生成正态分布随机数。该函数的参数包括平均值、标准差和生成随机数的数量。示例如下:
```python
import numpy as np
# 生成均值为 0,标准差为 1 的正态分布随机数
random_numbers = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 打印前 10 个随机数
print(random_numbers[:10])
```
输出:
```
[ 1.27713316 0.98427101 -1.83759404 -0.19936505 0.13341411 0.55012827
-1.23181259 0.13879174 -1.10156581 -0.44678064]
```
相关问题
python如何生成正态分布随机数
Python中可以使用numpy库中的函数来生成正态分布随机数。
具体实现可以如下:
```python
import numpy as np
# 生成均值为0,标准差为1的正态分布随机数
x = np.random.normal(0, 1, size=100) # size为生成随机数的个数
print(x)
```
其中,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个数。如果不指定生成的随机数个数,则默认生成一个随机数。
python生成正态分布随机数
可以使用Python中的numpy.random模块的normal函数生成正态分布随机数。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成均值为0,标准差为1的正态分布随机数
x = np.random.normal(0, 1, size=(10,))
print(x)
```
输出结果:
```
[ 0.07669207 -0.9634825 0.89112761 0.4829519 0.09601231 -2.2682871
0.17812408 0.36679278 -0.21227115 1.44244452]
```
其中,np.random.normal函数的参数依次为:
- loc:正态分布的均值;
- scale:正态分布的标准差;
- size:生成随机数的个数,可以是一个整数,也可以是一个元组。