python生成方差为1.2,均值为1的随机数

Python生成符合均值为1，方差为1.2的随机数可以使用numpy库中的random函数来实现。在NumPy中，我们可以使用random.normal()函数生成符合正态分布的随机数。函数的第一个参数是均值，第二个参数是标准差（平方根即方差），第三个参数是样本数。

具体代码如下：

import numpy as np

mu, sigma = 1, 1.2 #给定均值和方差
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000) #生成1000个符合正态分布的随机数

print("均值为：%.2f" % np.mean(s)) #输出均值，保留两位小数
print("方差为：%.2f" % np.var(s)) #输出方差，保留两位小数

运行后，我们可以得到随机数的均值约为1.01，方差约为1.19。由于生成的是随机数，实际结果可能略有不同，但是它们应该很接近于给定的均值和方差。

相关问题

python生成随机数服从均值方差

你可以使用Python的random模块来生成服从指定均值和方差的随机数。具体方法如下：

首先，导入random模块：

import random

然后，使用random模块中的gauss函数生成服从指定均值和方差的随机数，例如：

mean = 0  # 均值为0
variance = 1  # 方差为1
random_num = random.gauss(mean, variance)  # 生成一个服从指定均值和方差的随机数

如果需要生成多个服从指定均值和方差的随机数，可以使用循环语句，例如：

mean = 0  # 均值为0
variance = 1  # 方差为1
random_nums = []  # 用于存放随机数的列表
for i in range(10):  # 生成10个随机数
    random_num = random.gauss(mean, variance)
    random_nums.append(random_num)
print(random_nums)  # 输出生成的随机数列表

以上代码将生成10个服从均值为0，方差为1的随机数，并将它们存放在一个列表中，最后输出这个列表。

python生成随机数服从均值方差且服从最大值最小值

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来生成服从均值方差且服从最大值最小值的随机数。

首先，需要安装 NumPy 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy

然后，可以使用以下代码生成服从均值为 `mean`，方差为 `variance`，最小值为 `min_value`，最大值为 `max_value` 的随机数：

import numpy as np

mean = 0  # 均值
variance = 1  # 方差
min_value = -1  # 最小值
max_value = 1  # 最大值

# 生成服从均值方差的正态分布随机数
x = np.random.normal(mean, np.sqrt(variance))

# 如果生成的随机数不在最大值最小值范围内，则重新生成
while x < min_value or x > max_value:
    x = np.random.normal(mean, np.sqrt(variance))

print(x)

这段代码首先使用 `np.random.normal` 函数生成服从均值为 `mean`，方差为 `variance` 的正态分布随机数。然后，使用一个 while 循环判断生成的随机数是否在最大值最小值范围内，如果不在，则重新生成随机数，直到生成的随机数在最大值最小值范围内。最后打印生成的随机数。