用python 创建一个长度为 10 且服从均值为2， 标准差为1 的正态分布的随机数组，并提取出其中的整数部分并输出

可以使用numpy库中的random模块生成符合正态分布的随机数，再使用astype(int)方法提取整数部分。以下是代码示例：

import numpy as np

# 生成符合正态分布的随机数
mu, sigma = 2, 1 # 均值和标准差
arr = np.random.normal(mu, sigma, 10)

# 提取整数部分并输出
int_arr = arr.astype(int)
print(int_arr)

输出结果可能为：

[1 2 1 1 2 1 1 2 2 2]

相关问题

pytorch创建两个随机矩阵，要求服从均值为0，标准差0.01为的正态分布

在PyTorch中，你可以使用torch.randn函数创建服从均值为0，标准差为0.01的正态分布的随机矩阵。下面是创建两个随机矩阵的示例代码：

import torch

# 创建一个大小为m x n的随机矩阵
m = 3
n = 4
random_matrix1 = torch.randn(m, n) * 0.01

# 创建另一个大小为p x q的随机矩阵
p = 2
q = 5
random_matrix2 = torch.randn(p, q) * 0.01

在上述代码中，我们使用torch.randn函数生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机矩阵，然后将其乘以0.01以调整均值和标准差。

注意：这里使用的是torch.randn函数，而不是torch.rand函数，因为前者生成的是服从标准正态分布的随机数，后者生成的是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。

随机生成服从正态分布的随机数，10行5列，均值为0，标准差为1的数组，并打印出来

好的，让我来回答您的问题。以下是代码实现：

import numpy as np 

arr = np.random.normal(0, 1, size=(10, 5))
print(arr)

解释一下代码：

- `np.random.normal` 函数可以用来生成服从正态分布的随机数。其中，前两个参数分别表示正态分布的均值和标准差，size 参数表示生成数组的形状。
- 我们将形状设为 `(10, 5)`，即生成一个 10 行 5 列的数组。
- 最后，使用 `print` 函数打印出数组。

希望我能解答您的问题，如果您还有其他问题，请继续提出。