python学生T分布如何生成随机数
时间: 2024-04-29 11:02:14 浏览: 8
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按正太分布生成随机数
在Python中,可以使用`random`模块的`gauss()`函数来生成符合正态分布(也称为高斯分布)的随机数。`gauss()`函数接受两个参数,分别是均值(mean)和标准差(standard deviation)。它会返回一个符合指定均值和标准差的随机数。
下面是一个示例代码:
```python
import random
mean = 0 # 均值
std_dev = 1 # 标准差
random_number = random.gauss(mean, std_dev)
print(random_number)
```
在上述代码中,我们使用均值为0,标准差为1的正态分布生成一个随机数,并将其打印出来。
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
```python
import numpy as np
```
2. 使用numpy.random.normal()函数生成服从正态分布的随机数
```python
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:
```python
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。