print(random.gauss(0, 1)) # 输出一个符合均值为 0、标准差为 1 的高斯分布值 🤔 注意事项与小技巧 伪随机与 seed()：random 模块生成的是伪随机数，这意味着每次运行程序可能会得到不同的结果。如果你想让你的结果可预测（例如，为了调试代码），可以使用 seed() 函数。random.seed(42)print(random.ra...
random模块中的 gauss(u,sigma)⽣成均值为u, 标准差为sigma的满⾜⾼斯分布的值,如下⽣成10个⼆维坐标点,样本误差(y-2*x-1)满⾜均值为0,标准差为1的⾼斯分布: from random import gauss x = range(10) y = [2*xi+1+gauss(0,1) for xi in x] points = list(zip(x,y)) ''' [...
2 在Python项目中，新建并打开一个空白的python文件（比如：test.py）。3 在python文件编辑区中，输入：“import random”，导入 random 模块。4 输入：“gas = random.gauss(4, 25)”，点击Enter键。5 然后输入：“print(gas)”，打印出相关数据结果。6 在编辑区域点击鼠标右键，在弹出菜单中选择“运行”选项。
3. 使用Python内置的random模块 虽然不如NumPy和SciPy方便,但Python内置的random模块也提供了生成单个高斯分布随机数的方法,即random.gauss函数。 python import random # 设置高斯分布的均值和标准差 mean = 0 std_dev = 1 # 生成一个高斯随机数 sample = random.gauss(mean, std_dev) # 打印生成的随机数 pri...
在python中使用random.gauss高斯随机数生成器生成高斯函数,具体方法如下:import randomdef trunc_gauss(mu, sigma, bottom, top): //...
random模块,用于生成伪随机数,之所以称之为伪随机数,是因为真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,对于正常随机而言,会出现某个事情出现多次的情况。
注意:random()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。 import random list(dir(random)) ['BPF', 'LOG4','NV_MAGICCONST','RECIP_BPF','Random','SG_MAGICCONST', 'SystemRandom','TWOPI','betavariate','choice','choices','expovariate','gammavariate', 'gauss'...
gauss(mu, sigma)函数返回符合指定均值和标准差的正态分布的随机浮点数。 normal_number = random.gauss(0, 1) print(f"Normal Number: {normal_number}") 这些分布函数可以满足更高级的随机数生成需求,尤其在模拟实验或统计学中有广泛应用。 4. 应用场景 4.1 随机密码生成器 import string def generate_ran...
生成符合指数分布的随机数，lambd是率参数。random.gammavariate：生成符合伽马分布的随机数，alpha是形状参数，beta是尺度参数。random.gauss：生成符合高斯分布的随机数，mu是均值，sigma是标准差。random.lognormvariate：生成符合对数正态分布的随机数，mu是μ参数，sigma是σ参数。random.normalvariate：生成...