加入随机游走波动python代码,使其平均值,标准差,最大值不变,且每个数都大于等于零,最大值排在最后
时间: 2023-08-29 16:04:30 浏览: 55
好的,我可以为您提供以下的 Python 代码,实现您的要求:
```python
import numpy as np
# 定义随机游走波动函数
def random_walk(n):
x = np.zeros(n)
for i in range(1, n):
x[i] = x[i-1] + np.random.normal()
return x
# 定义函数,使其平均值,标准差,最大值不变,且每个数都大于等于零,最大值排在最后
def adjust_random_walk(n):
# 生成随机游走波动数据
x = random_walk(n)
# 计算平均值、标准差、最大值
mean = np.mean(x)
std = np.std(x)
max_val = np.max(x)
# 调整数据
x = (x - mean) / std # 将数据标准化
x = x - np.min(x) # 将最小值移动到零
x = x / np.max(x) * max_val # 将最大值移动到原来的最大值
x[-1], x[np.argmax(x)] = x[np.argmax(x)], x[-1] # 将最大值排在最后
return x
# 测试
n = 10
print(random_walk(n))
print(adjust_random_walk(n))
```
代码解释:
1. `random_walk` 函数用于生成随机游走波动数据,其输入参数 `n` 为数据长度,输出为一个长度为 `n` 的一维数组。
2. `adjust_random_walk` 函数用于调整随机游走波动数据,使得其平均值、标准差、最大值不变,且每个数都大于等于零,最大值排在最后。其输入参数 `n` 为数据长度,输出为一个长度为 `n` 的一维数组。
3. 在 `adjust_random_walk` 函数中,首先通过调用 `random_walk` 函数生成原始数据 `x`。
4. 然后计算原始数据的平均值、标准差、最大值,并保存下来。
5. 接着,对原始数据进行标准化,使得其平均值为零,标准差为一。
6. 然后将标准化后的数据移动到非负区间,即将最小值移动到零。
7. 最后将数据移动到目标位置,即将最大值移动到原来的最大值,并将最大值排在最后。
8. 最后,测试代码,输出原始数据和调整后的数据。
希望这个代码能够满足您的要求,如果有任何问题,请随时告诉我。