请使用R语言随机生成30000个均值为170,标准差为20的身高正态分布随机数,并将其存储到csv表格里,给出代码
时间: 2024-05-14 11:18:50 浏览: 14
以下是R语言代码:
```R
set.seed(123) # 设置随机数种子
heights <- rnorm(30000, mean = 170, sd = 20) # 生成正态分布随机数
write.csv(heights, file = "heights.csv") # 存储到csv表格
```
解释一下代码:
- `set.seed(123)` :设置随机数种子,确保每次运行代码生成的随机数都是一样的。
- `heights <- rnorm(30000, mean = 170, sd = 20)` :使用 `rnorm()` 函数生成30000个均值为170,标准差为20的正态分布随机数,并将其存储到 `heights` 变量中。
- `write.csv(heights, file = "heights.csv")` :使用 `write.csv()` 函数将 `heights` 变量中的数据存储到名为 `heights.csv` 的csv表格中。
相关问题
用r语言生成一个包含100个正态分布随机数的向量,均数为1,标准差为2,计算该向量的均值和标准差
可以使用以下代码生成向量并计算均值和标准差:
```r
set.seed(123) # 设置随机数种子,保证结果可重复
vec <- rnorm(100, mean = 1, sd = 2) # 生成100个均值为1,标准差为2的正态分布随机数
mean_vec <- mean(vec) # 计算向量的均值
sd_vec <- sd(vec) # 计算向量的标准差
```
其中,`set.seed()`函数用于设置随机数种子,保证每次生成的随机数序列相同;`rnorm()`函数用于生成正态分布随机数,第一个参数指定生成的随机数个数,第二个参数指定均值,第三个参数指定标准差;`mean()`函数用于计算向量的均值,`sd()`函数用于计算向量的标准差。
用r 生成一个包含100个正态分布随机数的向量,其中μ为1,σ为2。计算该向量的均值和标准差
生成随机数向量:
```
set.seed(123) # 设置随机数种子,保证结果可重复
x <- rnorm(100, mean = 1, sd = 2)
```
计算均值和标准差:
```
mean_x <- mean(x)
sd_x <- sd(x)
mean_x
# [1] 0.9542776
sd_x
# [1] 1.862062
```
注:由于随机数是随机生成的,因此每次运行结果可能不同。