如何模擬隨機正態變量Python

首先，我非常新的編碼。如何模擬隨機正態變量Python

我的任務是「模擬許多正態分佈的隨機數，然後計算平均值和標準偏差。」使用Python。首先，我在解釋這個問題時遇到了一些困難...

無論如何，我想我已經想出瞭如何使用for循環從標準正態分佈生成一個隨機數的數目（雖然我我不確定這是要求什麼）。我正在努力的是將這些數字用於計算 - 因爲它們是隨機的，我不知道如何使用列表。

謝謝！

來源

2015-01-16 Tove

使用['random.gauss']（https://docs.python.org/2/library/random.html#random.gauss）從正態分佈進行採樣的示例 – CoryKramer

或者您是否對如何計算mean和std.dev？ – CoryKramer

準確地說，抽樣工作正常，但我想爲每次運行計算平均值和標準差。 dev採樣數據。 – Tove

您可以使用random.gauss生成隨機數。例如，我將創建10個隨機號碼列表，用10均值和中1

>>> import random 
>>> nums = [random.gauss(10, 1) for _ in range(10)] 
>>> nums 
[11.959067391283675, 9.736968009359552, 9.034607376861388, 9.431664007796622, 11.522646114577977, 9.777134678502273, 10.954304068858296, 9.641278997034552, 10.671349950944085, 10.795117781051463]

標準偏差然後你可以使用statistics庫來計算平均值和標準偏差。

>>> import statistics as stats 

>>> avg = stats.mean(nums) 
>>> avg 
10.352413837626989 # pretty close to 10 

>>> stddv = stats.stdev(nums) 
>>> stddv 
0.9667002670583574 # pretty close to 1

你可以看到，如果我產生了大量的隨機數，假設random庫已經從期望的分佈很好地執行採樣數字，你會得到約你用來描述均值和標準差原始分配。

來源

2015-01-16 19:05:06 CoryKramer

如何模擬隨機正態變量Python

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