如何在Python中生成具有特定均值和方差的正态分布样本？

Question

我是Python的新手，我想生成具有特定均值和方差的正态分布的1000个样本。我知道一个叫做NumPy的库，我想知道我是否正确地使用它了。这是我的代码:

import numpy
a = numpy.random.normal(0, 1, 1000)
print(a)

这里的0代表平均值，1代表标准差（方差的平方根），1000代表总体大小。

这是正确的方法吗？还有更好的方法吗？

- Green Squirtle

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你为什么认为这里会有问题？在我看来，一切看起来都很好。 - chthonicdaemon

你已经为自己的问题提供了答案。numpy运行良好。 - M Z

Answer 1

是的，这是在正态分布N（0,1）中生成1000个样本的方法。

您可以看到，这1000个样本的输出大多数在-3和3之间，因为99.73％将在加/减3个标准偏差内：

翻译：

下面的代码生成了彩色图表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
np.random.seed(7)
y = np.random.normal(0, 1, 1000)
colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, 11))
for x,y in enumerate(y):
    plt.scatter(x,y, color=colors[np.random.randint(0,10)])

然而，生成单色图表速度更快：

np.random.seed(7)
x = [i for i in range(1, 1001)]
y = np.random.normal(0, 1, 1000)
plt.scatter(x, y, color='navy')

- perpetualstudent