python学生T分布如何生成随机数

生成 Python 学生 T 分布的随机数可以使用 scipy.stats 库中的 t.rvs() 方法。下面是一个示例代码：

from scipy.stats import t

df = 10   # 设置自由度
mean = 0  # 设置均值
std = 1   # 设置标准差

# 生成 10 个符合 T 分布的随机数
samples = t.rvs(df, mean, std, size=10)

print(samples)

其中，df 参数表示自由度，mean 和 std 分别表示分布的均值和标准差，size 参数表示要生成的随机数的数量。

相关问题

python 生成t分布随机数

Python可以使用numpy库中的random模块生成服从正态分布的随机数。具体方法如下：

1. 导入numpy库

import numpy as np

2. 使用numpy.random.normal()函数生成服从正态分布的随机数

mu =   # 正态分布的均值
sigma = 1  # 正态分布的标准差
size = 100  # 生成100个随机数
random_nums = np.random.normal(mu, sigma, size)

其中，mu为正态分布的均值，sigma为正态分布的标准差，size为生成的随机数的个数。

生成的随机数存储在random_nums数组中。可以使用print()函数输出随机数：

print(random_nums)

输出结果类似于：

[-.496  .234 -1.345  1.567 -.789 ...]

这些随机数服从均值为，标准差为1的正态分布。

python生成随机数服从t分布

在Python中，可以使用`numpy.random`模块生成服从t分布的随机数。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成服从t分布的随机数
df = 5  # 自由度
size = 1000  # 生成的随机数数量
random_numbers = np.random.standard_t(df, size)

# 打印前10个随机数
print(random_numbers[:10])

这段代码使用`numpy.random.standard_t`函数生成服从t分布的随机数。其中，`df`参数表示自由度，`size`参数表示生成的随机数数量。上述代码生成了1000个服从自由度为5的t分布的随机数，并打印了前10个随机数。