生成正态分布随机数的代码

时间: 2023-10-14 09:14:11 浏览: 33
生成正态分布随机数可以使用Python中的random模块和numpy模块的random子模块,具体代码如下: 使用random模块: ```python import random # 生成均值为mu,标准差为sigma的正态分布随机数 def normal_distribution(mu, sigma): return random.normalvariate(mu, sigma) # 例子:生成均值为0,标准差为1的正态分布随机数 num = normal_distribution(0, 1) print(num) ``` 使用numpy模块: ```python import numpy as np # 生成均值为mu,标准差为sigma的正态分布随机数 def normal_distribution(mu, sigma): return np.random.normal(mu, sigma) # 例子:生成均值为0,标准差为1的正态分布随机数 num = normal_distribution(0, 1) print(num) ``` 注意:以上代码中,参数mu表示正态分布的均值,参数sigma表示正态分布的标准差。
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c语言生成正态分布随机数的代码

生成正态分布随机数的常用方法是使用Box-Muller转换方法。以下是使用C语言实现的代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> double rand_normal(double mu, double sigma) { double u1, u2, z; static double x2 = 0.0; static int use_last = 0; if (use_last) { z = x2; use_last = 0; } else { do { u1 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); u2 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); } while (u1 <= 1e-7); z = sqrt(-2.0 * log(u1)) * cos(2.0 * M_PI * u2); x2 = sqrt(-2.0 * log(u1)) * sin(2.0 * M_PI * u2); use_last = 1; } return mu + z * sigma; } int main() { srand(time(NULL)); // 随机数种子初始化 double mu = 0.0, sigma = 1.0; for (int i = 0; i < 10; i++) { double x = rand_normal(mu, sigma); printf("%f\n", x); } return 0; } ``` 其中,`rand_normal`函数的参数`mu`和`sigma`分别表示正态分布的均值和标准差。函数内部使用了静态变量`x2`和`use_last`来保证每次调用函数都会返回不同的随机数。在`main`函数中,我们可以通过循环调用`rand_normal`函数来生成多个正态分布随机数。

python生成正态分布随机数

可以使用Python中的numpy.random模块的normal函数生成正态分布随机数。 示例代码: ```python import numpy as np # 生成均值为0,标准差为1的正态分布随机数 x = np.random.normal(0, 1, size=(10,)) print(x) ``` 输出结果: ``` [ 0.07669207 -0.9634825 0.89112761 0.4829519 0.09601231 -2.2682871 0.17812408 0.36679278 -0.21227115 1.44244452] ``` 其中,np.random.normal函数的参数依次为: - loc:正态分布的均值; - scale:正态分布的标准差; - size:生成随机数的个数,可以是一个整数,也可以是一个元组。

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