np.random.lognormal(5.21, 0.34, 1000)
时间: 2023-10-31 12:36:21 浏览: 36
您好!感谢您的问题。根据您的输入,np.random.lognormal(5.21, 0.34, 1000)是一个numpy函数,用于生成具有对数正态分布的随机数。这个函数的三个参数分别是mean,sigma和size,分别指定对数正态分布的均值、标准差和生成的随机数个数。在这个例子中,生成了1000个均值为5.21,标准差为0.34的对数正态分布随机数。有什么其他问题我可以回答的吗?
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mean = np.random.uniform(3, 5,numpatient) # 生成均值在[3,5]范围内的随机数 std = np.random.choice([0.05, 0.3],numpatient) # 从集合{0.05,0.3}中随机选择一个标准差 duration = np.random.lognormal(mean, std)#手术时间如何让这段代码的duration生成的数是整数
要生成整数的手术时间,你可以使用`np.random.randint`函数将生成的随机数转换为整数。下面是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
numpatient = 30
mean = np.random.uniform(3, 5, numpatient) # 生成均值在[3,5]范围内的随机数
std = np.random.choice([0.05, 0.3], numpatient) # 从集合{0.05,0.3}中随机选择一个标准差
# 生成服从lognormal分布的随机数,并将其转换为整数
duration = np.random.lognormal(mean, std).astype(int)
print(duration)
```
在上述代码中,我们使用了`np.random.lognormal`函数生成服从lognormal分布的随机数。然后,使用`astype(int)`将生成的随机数转换为整数类型。这样就可以得到整数的手术时间。
希望这能满足你的需求。如果还有其他问题,请随时提问!
mean = np.random.uniform(3, 5,numpatient) # 生成均值在[3,5]范围内的随机数 std = np.random.choice([0.05, 0.3],numpatient) # 从集合{0.05,0.3}中随机选择一个标准差 duration = np.random.lognormal(mean, std)#手术时间如何让这段代码每次生成一样的数
要使每次运行代码生成相同的随机数,你可以设置随机数生成的种子(seed)。通过设置相同的种子,可以保证生成的随机数序列是确定性的。在NumPy库中,可以使用`np.random.seed`函数设置随机数种子。下面是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
np.random.seed(123) # 设置随机数种子
numpatient = 30
mean = np.random.uniform(3, 5, numpatient) # 生成均值在[3,5]范围内的随机数
std = np.random.choice([0.05, 0.3], numpatient) # 从集合{0.05,0.3}中随机选择一个标准差
duration = np.random.lognormal(mean, std) # 生成服从lognormal分布的随机数
print(duration)
```
在上述代码中,我们使用`np.random.seed(123)`将随机数种子设置为123。这意味着每次运行代码时,生成的随机数序列都将是相同的。你可以根据需要修改种子的值。
希望这能满足你的需求。如果还有其他问题,请随时提问!