如何用np创建方差均值固定的随机数

您可以使用numpy库中的random模块中的normal函数来创建方差均值固定的随机数。例如，要创建一个均值为10，方差为3的随机数，可以使用以下代码：

import numpy as np

random_num = np.random.normal(10, 3, size=(5, 5))

这将创建一个5x5的随机数矩阵，其中每个元素都是从均值为10，方差为3的正态分布中随机抽取的数。

相关问题

numpy 生成指定方差与均值的随机数矩阵

可以使用numpy.random模块中的normal函数来生成指定方差和均值的随机数矩阵。该函数的语法如下：

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

其中，loc表示均值，scale表示标准差（即方差的平方根），size表示矩阵的形状。例如，要生成一个形状为（3，4）的随机数矩阵，均值为2，方差为1，可以这样写：

import numpy as np

arr = np.random.normal(loc=2.0, scale=1.0, size=(3, 4))

print(arr)

输出：

[[2.2818357 2.85294403 1.64998635 1.41649261]
[2.54739119 2.55983358 2.48990256 1.85303895]
[2.771354 2.60161646 0.9386608 1.81985571]]

可以看到，生成的随机数矩阵的均值约为2，方差约为1。

python求一维数据的方差均值

可以使用 NumPy 库来计算一维数组的方差和均值。以下是示例代码：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算均值
mean = np.mean(data)
print("均值为：", mean)

# 计算方差
variance = np.var(data)
print("方差为：", variance)

输出结果为：

均值为： 3.0
方差为： 2.0

其中，`np.mean()` 函数计算数组的均值，`np.var()` 函数计算数组的方差。