python生成正态分布随机数

使用python基础库random生成具备正态分布特征的随机数，并对生成的随机数的统计性质进行了计算。经过多次实验，生成的随机数序列统计特征随着样本数量的增加逐渐逼近均值，在百万数量级的数据测试中，均值和方差都向下接近于设定参数。import randomdef randomTestCase(mu, sigma, loop=5000000):data = []for _ in range(loop

AJR_LY

9541人浏览 · 2021-09-23 15:11:48

AJR_LY · 2021-09-23 15:11:48 发布

使用python基础库random生成具备正态分布特征的随机数，并对生成的随机数的统计性质进行了计算。

经过多次实验，生成的随机数序列统计特征随着样本数量的增加逐渐逼近均值，在百万数量级的数据测试中，均值和方差都向下接近于设定参数。

import random

def randomTestCase(mu, sigma, loop=5000000):
    data = []
    for _ in range(loop):
        data.append(random.normalvariate(mu=mu, sigma=sigma))
    # print("data:\n", data)

    s = float(sum(data))/len(data)
    print("均值：{}".format(s))
    data1 = [(x - s) ** 2 for x in data]
    var = sum(data1) / len(data)
    print("方差：{}".format(var))


if __name__ == "__main__":
    randomTestCase(mu=50, sigma=4)