基於python中的一個值生成「正態分佈」數據

Question

我有一個var temp，比如temp = 100。我想要做的是生成8個數據點。這8點顯示如圖所示。它看起來像正態分佈，但我想在這些點上添加很多隨機值，以便它們看起來不像完美的正態分佈。最終數據（曲線下方的面積）應爲，總計爲溫度。有人可能會建議如何在Python中輕鬆整齊地做到這一點嗎？

我試圖在numpy/matplot中使用分佈函數。但是，我想知道如何得到像圖中所示的8點（x = 0,1,2,3,4 ...）？另外我無法弄清楚我可以如何將它們加到100？

Answer 1

通過施加總和temp=100你介紹的依賴至少兩個數據點之間，因此無法建立一套獨立的採樣隨機數據點。

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一個簡單的例子：

想象一下投幣。系統中的隨機性正好是一個二進制結果，或1位。

想象一下兩個硬幣翻轉。系統中的隨機性恰好是兩個二進制結果或2位。

現在想象一下對兩個硬幣翻轉施加一個總和約束，假設你希望系統中硬幣翻轉的總和等於1.因爲第二個硬幣翻轉的結果是由第一個二元決策的結果決定的，系統中的隨機性會縮小。

因此，您將系統的總體隨機性從2位降低到1位。因此不可能從具有總和約束的正態分佈抽樣8個真（僞）隨機點。在比較

>>> import numpy as np 
>>> temp = 100.0 
>>> datapoints = 8 
>>> dev = 1 
>>> data = np.random.normal(temp/datapoints, dev, datapoints-1) 
>>> print(data) 
[ 11.70369328 10.77010243 11.20507387 12.40637644 12.81099137 
    12.55329521 10.95809056] 
>>> data = np.append(data,temp-sum(data)) 
>>> data 
array([ 11.70369328, 10.77010243, 11.20507387, 12.40637644, 
     12.81099137, 12.55329521, 10.95809056, 17.59237685]) 
>>> sum(data) 
100.0