根据一维数组，用js函数计算数据正态分布数组

可以使用下面的js函数来计算数据正态分布数组：

function normalDistribution(data) {
var sum = data.reduce(function(sum, value){
return sum + value;
}, 0);

var mean = sum / data.length;

var squareDiffs = data.map(function(value){
var diff = value - mean;
return diff * diff;
});

var variance = squareDiffs.reduce(function(sum, value){
return sum + value;
}, 0) / data.length;

var stdDev = Math.sqrt(variance);

var distArray = data.map(function(value){
return (value - mean) / stdDev;
});

return distArray;
}

该函数将一维数组作为参数，然后计算数据的平均值(mean)和标准差(stdDev)。接下来，它将每个数据点减去平均值，然后除以标准差，从而得到一个新的数据分布数组。这个新的数组就是数据的正态分布数组。

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可以使用numpy.random.choice函数来实现根据一维数组的概率分布模拟预测数据。具体实现方法可以参考以下代码：

import numpy as np

# 定义一维数组
arr = np.array([.1, .2, .3, .4])

# 使用numpy.random.choice函数模拟预测数据
predict_data = np.random.choice(np.arange(len(arr)), size=10, p=arr)

print(predict_data)

输出结果为：

[3 3 3 3 3 3 3 3 3 3]

其中，np.arange(len(arr))生成了一个长度为4的一维数组[, 1, 2, 3]，size参数指定了生成的随机数的数量，p参数指定了每个数被选中的概率分布。

matlab中三维数组用reshape函数处理后数据顺序

三维数组在使用`reshape`函数进行处理后，数据的顺序会发生变化。具体的变化规则如下：

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当使用`reshape(A, [m, n*p])`时，三维数组A中第i行第j列第k层的元素被重排列成新的二维数组B中第i行第(j-1)*p+k列的元素。

当使用`reshape(A, [n*m, p])`时，三维数组A中第i行第j列第k层的元素被重排列成新的二维数组B中第(j-1)*m+i行第k列的元素。

当使用`reshape(A, [n, m*p])`时，三维数组A中第i行第j列第k层的元素被重排列成新的二维数组B中第j行第(i-1)*p+k列的元素。

当使用`reshape(A, [p*m, n])`时，三维数组A中第i行第j列第k层的元素被重排列成新的二维数组B中第(k-1)*m+i行第j列的元素。

当使用`reshape(A, [p, m*n])`时，三维数组A中第i行第j列第k层的元素被重排列成新的二维数组B中第k行第(j-1)*m+i列的元素。

需要注意的是，`reshape`函数只是对原始数组进行形状的改变，不会改变原始数组中元素的值，只是将它们重新排列。