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

python生成正态分布随机数组

要用Python生成正态分布随机数组，可以使用NumPy库中的random模块中的normal函数。下面是一种实现方法：

首先，需要安装NumPy库。可以使用命令`pip install numpy`进行安装。

接下来，导入NumPy库并生成正态分布随机数组。

import numpy as np

# 指定均值和标准差
mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差

# 生成大小为n的正态分布随机数组
n = 10
random_array = np.random.normal(mu, sigma, n)

print(random_array)

以上代码中，我们通过设置`mu`和`sigma`来指定正态分布的均值和标准差。`n`表示生成数组的大小。`np.random.normal(mu, sigma, n)`用于生成大小为`n`的正态分布随机数组。

执行以上代码，就会输出一个生成的正态分布随机数组。

注意，代码中的`np`是导入的NumPy库的别名。

用jupyter，拟定3个正态分布随机数组数据，data1的均值是0，标准差是1；data2的均值是1，标准差是2；data3的均值为2,标准差为1。三个数组的size均为100。绘制折线图。其中一条曲线是正弦函数、一条曲线是余弦函数

在Jupyter Notebook中，你可以使用NumPy生成正态分布的数据，并结合Matplotlib库来绘制折线图。以下是步骤：

首先，安装必要的库（如果尚未安装）：

!pip install numpy matplotlib

然后，创建并绘制所需的图形：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 步骤1：生成正态分布数据
mean1, std_dev1 = 0, 1
data1 = np.random.normal(mean1, std_dev1, 100)

mean2, std_dev2 = 1, 2
data2 = np.random.normal(mean2, std_dev2, 100)

mean3, std_dev3 = 2, 1
data3 = np.random.normal(mean3, std_dev3, 100)

# 步骤2：创建正弦和余弦函数的序列
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)  # 用于绘制两个周期的正弦和余弦函数

sin_function = np.sin(x)
cos_function = np.cos(x)

# 步骤3：绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data1, label='Data 1 (Normal Distribution, μ=0, σ=1)')
plt.plot(data2, label='Data 2 (Normal Distribution, μ=1, σ=2)')
plt.plot(data3, label='Data 3 (Normal Distribution, μ=2, σ=1)')
plt.plot(sin_function, 'r', label='Sine Function')
plt.plot(cos_function, 'g', label='Cosine Function')
plt.title('Comparison of Normal Distributions with Sine and Cosine Functions')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()