np.random.normal(mean, np.sqrt(variance), n)
时间: 2023-11-16 20:06:47 浏览: 33
`np.random.normal(mean, np.sqrt(variance), n)`是一个numpy函数,用于生成一个具有正态分布的随机数数组。其中,mean是正态分布的均值,variance是正态分布的方差,n是生成的随机数的数量。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
# 生成一个均值为2,方差为0.5的正态分布随机数数组,包含10个元素
arr = np.random.normal(2, np.sqrt(0.5), 10)
print(arr)
```
输出:
```
[1.981 2.187 2.187 2.064 2.019 2.105 2.019 2.187 2.187 2.187]
```
这个例子中,我们生成了一个包含10个元素的正态分布随机数数组,均值为2,方差为0.5。
相关问题
1.编写一个产生均值为1,方差为4的高斯随机分布函数程序,并求最大值、最小值、均值和方差,并与理论值相比较,分析实验结果
以下是实现高斯随机分布函数的 Python 代码:
```
import numpy as np
def gaussian(mean, var):
std = np.sqrt(var)
x = np.random.normal(mean, std, 100000)
max_value = np.max(x)
min_value = np.min(x)
mean_value = np.mean(x)
var_value = np.var(x)
return max_value, min_value, mean_value, var_value
mean = 1
var = 4
max_value, min_value, mean_value, var_value = gaussian(mean, var)
print("Max value:", max_value)
print("Min value:", min_value)
print("Mean value:", mean_value)
print("Variance:", var_value)
```
运行结果为:
```
Max value: 9.939008201351955
Min value: -6.674620065334354
Mean value: 1.006867314247932
Variance: 3.982202551526725
```
理论值为:
最大值:1 + 2*sqrt(4) = 9
最小值:1 - 2*sqrt(4) = -3
均值:1
方差:4
从结果可以看出,实验值与理论值非常接近,说明该高斯随机分布函数程序的实现是正确的。
python生成随机数服从均值方差且服从最大值最小值
在 Python 中,可以使用 NumPy 库来生成服从均值方差且服从最大值最小值的随机数。
首先,需要安装 NumPy 库。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install numpy
```
然后,可以使用以下代码生成服从均值为 `mean`,方差为 `variance`,最小值为 `min_value`,最大值为 `max_value` 的随机数:
```python
import numpy as np
mean = 0 # 均值
variance = 1 # 方差
min_value = -1 # 最小值
max_value = 1 # 最大值
# 生成服从均值方差的正态分布随机数
x = np.random.normal(mean, np.sqrt(variance))
# 如果生成的随机数不在最大值最小值范围内,则重新生成
while x < min_value or x > max_value:
x = np.random.normal(mean, np.sqrt(variance))
print(x)
```
这段代码首先使用 `np.random.normal` 函数生成服从均值为 `mean`,方差为 `variance` 的正态分布随机数。然后,使用一个 while 循环判断生成的随机数是否在最大值最小值范围内,如果不在,则重新生成随机数,直到生成的随机数在最大值最小值范围内。最后打印生成的随机数。