生成20个均值为0.819的数字

可以使用Python中的NumPy库来生成20个均值为0.819的数字。将以下代码复制到Python环境中并运行即可生成这些数字：

import numpy as np

# 生成20个均值为0.819的数字
nums = np.random.normal(loc=0.819, size=20)

# 打印生成的数字
print(nums)

输出结果类似于：

[0.89242298 0.82009945 0.99498245 0.67857301 1.05467727 0.64692676
 0.4836925  0.75870239 1.10817744 0.72782286 0.66978745 0.60994587
 0.85992701 0.97385382 0.72401179 0.86517421 0.95911607 0.5427062
 0.79166426 0.82983535]

这些数字的均值应该接近于0.819。

相关问题

生成一个10阶的随机矩阵，满足均匀分布，且均值为0.

可以使用numpy库中的random模块生成符合要求的随机矩阵，代码如下：

import numpy as np

# 生成10阶随机矩阵，均匀分布，均值为0
rand_mat = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(10, 10))
rand_mat -= np.mean(rand_mat)

print(rand_mat)

其中，`np.random.uniform`函数生成了一个10x10的矩阵，元素取值在-1到1之间，且均匀分布；`np.mean`函数计算矩阵的均值，然后使用减法操作将矩阵的均值变为0。

生成服从正态分布均值为45.68 标准差为15.874

的随机数：

使用Python代码：

import random
import math

mean = 45.68
std_dev = 15.874

random_number = random.gauss(mean, std_dev)
print(random_number)

运行结果：

33.69260877612877

每次运行结果都会不同，因为随机数的生成是随机的。