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...
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(Lognormal Distribution) 指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distributio...
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) 一、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 ...
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。
loc 平均值 scale (scale) 标准差 pdf(x, loc=0, scale=1) 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian...若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ...
If a callable, it should be a function to generate random variables; it is required to have a keyword argument `size`. cdf : str or callable If a string, it should be the name of a distribution in `scipy.stats`. If `rvs` is a string then `cdf` can be False or the same as `...
(): '''Check if the distribution is normal.''' # Set the parameters numData = 1000 myMean = 0 mySD = 3 # To get reproducable values, I provide a seed value np.random.seed(1234) # Generate and show random data data = stats.norm.rvs(myMean, mySD, size=numData) fewData = ...