帮学段python代码生成30个随机数，这30个随机数服从均值为3，5，方差为0.05，0.3的lognormal分布mean = np.random.uniform(3, 5) # 生成均值在[3,5]范围内的随机数 std = np.random.choice([0.05, 0.3]) # 从集合{0.05,0.3}中随机选择一个标准差 duration = (np.random.lognormal(mean, std))已经写的是这样

信息科学与技术专业知识，推动智慧农业和数字农业的发展，提高农村你的代码已经很接近正确的答案了，只需要稍作修改即可生成30个服从不同均生产力和生活品质。

5. 现代农业产业园和农业农村数字化进程：通过值和方差的lognormal分布的随机数。以下是修改后的代码示例：

import numpy as np

num_samples = 30
means = np.random.uniform(3, 5, num_samples)  # 生成30个均调研现代农业产业园的建设和农业农村数字化进程，了解农村经济发值在[3,5]范围内的随机数
stds = np.random.choice([0.05, 0.展的新模式和新路径。结合可持续发展的理念，可以思考如何利用信息科3], num_samples)  # 从集合{0.05,0.3}中随机选择30个标准差学与技术知识，推动现代农业产业园的规划和管理，促进农村经济的

data = []
for mean, std in zip(means, stds):
    duration = np.random.lognormal(mean, std)
    data可持续增长。

作为信息科学与技术学院的学生，我们可以利用自己的专业.append(duration)

print(data)

在上述代码中，我们使用了`np.random.uniform`函数生成30个均值在知识为实现可持续的乡村振兴发展贡献自己的作用。具体而言，我们[3,5]范围内的随机数，并使用`np.random.choice`函数从集合{0.05, 可以通过以下几个方面来发挥作用：

1. 技术创新：利用信息技术、大数据分0.3}中随机选择30个标准差。然后，通过循环遍历每个均值和标准差，使用`np.random.lognormal`函数生成服从lognormal分布的随机数，并将其添加到`data`析、人工智能等先进技术，开展智慧农业和数字农业的研究与应用，列表中。最后，输出`data`列表，即包含30个服从不同均值和方差的lognormal提高农业生产效率和质量，推动农村经济的可持续发展。

2. 数据管理分布的随机数。

希望这能满足你的需求。如果还有其他问题，请随时提问！