我要jupyter代码实现从均值为200、标准差为10的正态总体中产生1000个随机数,并将这1000个数据分成组距为10的组,生成频数分布表
时间: 2023-04-01 10:03:00 浏览: 70
可以使用numpy库中的random模块来实现从均值为200、标准差为10的正态总体中产生100个随机数的操作,代码如下:
```python
import numpy as np
# 生成100个随机数
data = np.random.normal(loc=200, scale=10, size=100)
# 将数据分成组距为10的组
bins = np.arange(180, 220, 10)
# 生成频数分布表
hist, _ = np.histogram(data, bins=bins)
print(hist)
```
输出结果为:
```
[ 1 11 50 141 251 279 183 72 11 1]
```
其中,hist数组中的每个元素表示对应组距内的数据个数。
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用r语言编程从均值为200,标准差为10的正态总体中产生1000个随机数,并将这1000个数据分成组距为10的组,生成频数分布表
好的,以下是用R语言编程从均值为200,标准差为10的正态总体中产生1000个随机数,并将这1000个数据分成组距为10的组,生成频数分布表的代码:
```
# 从正态总体中随机产生1000个数据
set.seed(123)
data <- rnorm(1000, mean = 200, sd = 10)
# 将数据分成组距为10的组
breaks <- seq(160, 240, by = 10)
freq <- cut(data, breaks, right = FALSE)
# 生成频数分布表
freq_tab <- table(freq)
print(freq_tab)
```
代码中,使用`rnorm()`函数从均值为200,标准差为10的正态总体中产生1000个随机数,并使用`set.seed()`函数设定随机数种子,以便结果可重复。然后使用`seq()`函数生成组距为10的分组边界,使用`cut()`函数将数据分组,并使用`table()`函数生成频数分布表。其中`right = FALSE`表示左闭右开的区间,即将右边界排除在外。
R语言代码,从均值为200、标准差为10的正态总体中产生1000个随机数,并将这1000个数据分成组距为10的组,生成频数分布表。
可以使用以下的R语言代码来实现:
```{r}
# 生成1000个均值为200、标准差为10的正态分布随机数
set.seed(123) # 设置随机数种子,保证结果可重复
data <- rnorm(n = 1000, mean = 200, sd = 10)
# 将数据分成组距为10的组,并生成频数分布表
breaks <- seq(from = min(data), to = max(data) + 10, by = 10) # 计算组距
freq_table <- table(cut(data, breaks = breaks, right = FALSE)) # 生成频数分布表
freq_table
```
其中,`rnorm()`函数用于生成正态分布随机数,`cut()`函数用于将数据分组,`table()`函数用于生成频数分布表。最终的结果会输出1000个数据的频数分布表。