python - 为 100.000 个样本生成两个标准高斯随机变量
问题描述
为 100.000 个样本生成两个标准高斯随机变量。通过检查它们的均值和方差来确保正确生成随机变量。
我有一个这样的问题。它可以在 MATLAB 中制作,但我想使用 python 制作。但我不明白这个问题。“对于 100.000 个样本”是什么意思?我应该使用哪些命令在 Python 中进行此操作?
解决方案
import numpy as np
from random import gauss
# Expected mean
mu = 0
# Expected variance
var = 1
# Sample list
samples = [ gauss(mu, var) for i in range(100000) ]
# Printing average and variance of samples
# Compare it with (mu)
print( np.mean(samples) )
# Compare it with (var)
print( np.var(samples) )
推荐阅读
- javascript - Node / Express中非异步函数中的UnhandledPromiseRejectionWarning
- opengl - GLSL - 使用统一缓冲区对象的顶点着色器和批处理
- react-native - 当android应用程序在forground(活动)时,灰色方形图标作为android通知图标
- javascript - 使用 in create react-app 运行本地环境显示 %20?
- python-2.7 - 在python 2中舍入没有小数点的浮点值
- r - R:分解列表/引用当前环境
- perl - 使用 DateTime->compare() 对日期进行排序
- python - 熊猫:仅删除熊猫数据框中特定的重复列值
- ios - 如果正在编辑一个文本字段,如何暂时禁用所有文本字段的用户交互?
- python-3.x - 尝试在 AWS Lambda 函数中下载文件时如何修复“ClientError:调用 HeadObject 操作时发生错误(403):禁止”