4. 利用 numpy 库中的种子(seed)产生服从正态分布的随机数:x1 表示标准正态分布的 随机数,x2 表示均值为 2 方差为 9 的正态分布随机数;对 x1 和 x2 各取 10 个样本,求这两 者样本间的协方差矩阵和相关系数矩阵。
时间: 2024-09-16 22:03:51 浏览: 88
根据平均值和标准差生成符合正态分布的随机数
在Python中,你可以使用NumPy库来生成正态分布的随机数,并利用`numpy.random.normal`函数结合`seed`设定随机数生成器的状态。首先,我们需要导入所需的库并设置随机数种子:
```python
import numpy as np
np.random.seed(42) # 设置相同的种子以得到可重复的结果
# 生成标准正态分布(平均值0,方差1)的10个随机数
x1 = np.random.normal(size=10)
# 生成均值为2,方差为9的正态分布的10个随机数
x2 = np.random.normal(loc=2, scale=3, size=10) # scale是方差的平方根
# 计算两者样本的协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(x1, x2)
# 计算两者样本的相关系数矩阵
corr_matrix = np.corrcoef(x1, x2)
# 输出结果
print("协方差矩阵:\n", cov_matrix)
print("相关系数矩阵:\n", corr_matrix)
```
在这个例子中,`loc`参数用于设置均值,`scale`参数用于设置标准差,即方差的平方根。`np.cov`函数计算两个数组的协方差矩阵,而`np.corrcoef`则直接返回相关系数矩阵,它们都是表示两个变量间线性关系的重要统计量。
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