c 高斯分布随机数

您好，生成高斯分布随机数可以使用Python中的random模块中的gauss函数。例如，要生成均值为mu，标准差为sigma的高斯分布随机数，可以使用以下代码：

import random

num = random.gauss(mu, sigma)

其中，mu和sigma分别为高斯分布的均值和标准差。

相关问题

写一个c语言 符合高斯分布的随机数生成

可以使用Box-Muller转换法来生成符合高斯分布的随机数。具体实现如下：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>

#define PI 3.14159265358979323846

double rand_normal(double mean, double stddev);

int main(void)
{
    int i;
    double mean = 0.0, stddev = 1.0;
    srand((unsigned int)time(NULL));  // 设置随机数种子为当前时间
    
    for (i = 0; i < 10; i++) {
        printf("%f\n", rand_normal(mean, stddev));
    }
    
    return 0;
}

// 生成符合高斯分布的随机数
double rand_normal(double mean, double stddev)
{
    static double n2 = 0.0;
    static int n2_cached = 0;
    
    if (!n2_cached) {
        double x, y, r;
        do {
            x = 2.0 * rand() / RAND_MAX - 1;  // 生成[-1, 1)之间的随机数
            y = 2.0 * rand() / RAND_MAX - 1;  // 生成[-1, 1)之间的随机数
            r = x * x + y * y;
        } while (r >= 1.0 || r == 0.0);
        
        double d = sqrt(-2.0 * log(r) / r);
        double n1 = x * d;
        n2 = y * d;
        double result = n1 * stddev + mean;
        n2_cached = 1;
        return result;
    } else {
        n2_cached = 0;
        return n2 * stddev + mean;
    }
}

该程序使用了Box-Muller转换法，通过生成两个符合均匀分布的随机数，然后应用一些数学公式，得到符合高斯分布的随机数。其中，mean和stddev分别为高斯分布的均值和标准差，可以根据具体情况进行调整。在上述程序中，我们生成了10个符合高斯分布的随机数，并将它们输出到控制台上。

高斯分布(正态分布)

高斯分布，也称正态分布，是一种在统计学中非常重要的概率分布。它最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到，后来C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。高斯分布在数学、物理及工程等领域都有着重大的影响力。它具有以下主要特征：
1. 对称性：高斯分布是关于均值的对称分布，均值位于分布的中心。
2. 峰度：高斯分布的峰度是确定分布形状的一个重要指标。峰度越大，分布的形状越尖锐；峰度越小，分布的形状越平缓。
3. 方差：高斯分布的方差决定了分布的扩散程度。方差越大，分布越分散；方差越小，分布越集中。
4. 中心极限定理：根据中心极限定理，当样本量足够大时，大部分随机变量的和或平均值近似服从高斯分布。

高斯分布在统计学中有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：
1. 参数估计：高斯分布常用于对未知参数进行估计，如均值和方差的估计。
2. 假设检验：在假设检验中，通过与高斯分布的比较，可以判断样本所代表的总体是否符合某种分布。
3. 数据建模：许多现实世界的数据可以用高斯分布来建模，如身高、体重等连续型数据。
4. 随机数生成：高斯分布被广泛用于生成服从正态分布的随机数。