上述代码中,我们使用random.gauss(mu, sigma)方法生成了1000个满足均值为0,标准差为1的正态分布随机数,并将结果打印出来。 2.2 使用numpy库的random模块 numpy是Python中用于科学计算的库,其中的random模块可以生成满足不同分布的随机数。利用numpy.random.randn()方法可以生成满足标准正态分布的
一random.random() 生成0<=n<1随机浮点数 二random.unifrom(a,b) 生成指定范围内的浮点数,包含a,b 三random.randint(a,b) 生成指定范围整数,包含a,b.其中a为下限,b为上限。 四random.randrange([start,]stop[,step]) 从序列range([start,]stop[,step])中取出一个数,等同random.choice(range([start,...
Random number with seed 0 : 0.8444218515250481 Random number with seed 0 : 0.8444218515250481 Random number with seed 0 : 0.8444218515250481 Random number with seed 10 : 0.5714025946899135 Numpy.Random number with seed 10 : 0.771320643266746 Random number with seed 10 : 0.5714025946899135 Numpy.Random nu...
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响...
defnormal_distribution(mu,sigma,size=1000):returnnp.random.normal(mu,sigma,size)mu=0sigma=1size=1000samples=normal_distribution(mu,sigma,size)plt.hist(samples,bins=30,density=True)plt.title("Normal Distribution")plt.show() 指数分布 指数分布是一种连续型概率分布,用于描述独立随机事件发生的时间间隔...
均匀随机数(简称随机数random)指的是计算机每次生成的数应该都是不一样的,是根据均匀分布原理产生的随机数,是随机抽样和随机模拟的基础。 numpy有两个等价函数(rand,uniform)可产生一个或一组均匀随机数。 正态分布及随机数图 正态分布(normal distribution)是统计分...
正态分布(Normal Distribution)又称为高斯分布(Gaussian Distribution),是概率论和统计学中最为重要的概率分布之一。正态分布的概率密度函数具有钟形曲线的形状,呈现对称性。 正态分布 正态分布由两个参数完全确定: μ \muμ(均值):决定曲线的中心位置
8, 5)) plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma)) plt.title("Normal Distribution") ...
plt.title("Normal Distribution") plt.show() 对于正态分布来说。经验规则告诉我们数据的百分比落在平均值的一定数量的标准偏差内。这些百分比是: 68% 的数据落在平均值的一个标准差内。 95% 的数据落在平均值的两个标准差内。 99.7% 的数据落在平均值的三个...
8, 5)) plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma)) plt.title("Normal Distribution") ...