importrandomdefgenerate_normal_distribution(start,end,mu,sigma,num_samples):samples=[]whilelen(samples)<num_samples:x=random.gauss(mu,sigma)ifstart<=x<=end:samples.append(x)returnsamples start=0end=10mu=5sigma=2num_samples=1000samples=generate_normal_distribution(start,end,mu,sigma,num_samples)...
下面是一个简单的类图示例。 RandomGenerator+generate_uniform(low: float, high: float, size: int)+generate_normal(mean: float, std: float, size: int)+generate_exponential(scale: float, size: int) 类图解析 RandomGenerator类包含三个方法:用于生成均匀分布、正态分布和指数分布的随机数。 每个方法接收...
伯努利分布(Bernoulli Distribution) 二项式分布(Binomial Distribution) 均匀分布(Uniform Distribution) 泊松分布(Poisson Distribution) 正态分布(Normal Distribution) 长尾分布(Long-Tailed Distribution) 学生t 检验分布(Student’s t-test Distribution) 对数正态分布(...
对数正态分布(Lognormal Distribution) 指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用 表示。
对数正态分布(Lognormal Distribution) 指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用 表示。
% 'randn' is initially used to generate m sets of n % random variables with independent multivariate % normal distribution, with mean 0 and variance 1. % Then the incomplete gamma function, 'gammainc', % is used to map these points radially to fit in the ...
def roulette(number_of_games=1): # generate the Roulette numbers roulette_numbers = np.arange(0, 37) outcome = np.random.choice(a = roulette_numbers, \ size = number_of_games,\ replace = True) return outcome 编写一个名为payoff的函数,它编码了前面的赔付逻辑。它接收两个参数:outcome,轮盘...
#Generate a random number,you can refer your data values also data=np.random.rand(4,2)rows=list('1234')#rows categories columns=list('MF')#column categories fig,ax=plt.subplots()#Advance color controls ax.pcolor(data,cmap=plt.cm.Reds,edgecolors='k')ax.set_xticks(np.arange(0,2)+0.5...
# Generate points for the x-axis x = np.linspace(-5, 10, 1000) # Calculate the individual nomral distributions normal1 = norm.pdf(x, mean1, std1) normal2 = norm.pdf(x, mean2, std2) # Calculate the mixture mixture = w1 * normal1 + w2 * normal2 ...
均匀分布(Uniform Distribution) 泊松分布(Poisson Distribution) 正态分布(Normal Distribution) 长尾分布(Long-Tailed Distribution) 学生t 检验分布(Student’s t-test Distribution) 对数正态分布(Lognormal Distribution) 指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) ...