創建一個具有預先確定的平均值和標准偏差的數組

Question

我正在嘗試使用 Numpy 創建一個具有預定平均值和標准偏差值的數組。 該數組需要其中的隨機數。

到目前為止，我可以生成一個數組並計算平均值和標准差。 但無法獲得由值控制的數組：

import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
print("Average:")
mean = x.mean()
print(mean)
print("Standard deviation:")
std = x.std()
print(std)

如何通過均值和標准差控制數組值？

Answer 1

使用numpy.random.normal 。 如果你的意思是my_mean和你的 std my_str ：

x = np.random.normal(loc=my_mean, scale=my_std, size=1000)

Answer 2

另一個解決方案，使用np.random.randn ：

my_std * np.random.randn(1000) + my_mean

例子：

my_std = 0.025
my_mean = 0.025

x = my_std * np.random.randn(1000) + my_mean
x.mean()
# 0.025493112966038879
x.std()
# 0.024464870590114995

使用相同的隨機種子，這實際上產生與numpy.random.normal完全相同的結果：

np.random.seed(42)
my_std * np.random.randn(5) + my_mean
# array([ 0.03741785,  0.02154339,  0.04119221,  0.06307575,  0.01914617])

np.random.seed(42)
np.random.normal(loc=my_mean, scale=my_std, size=5) #note the size here is 5 now
# array([ 0.03741785,  0.02154339,  0.04119221,  0.06307575,  0.01914617])

Answer 3

由於您已經知道均值和標准差，因此您有兩個自由度。 這意味着您可以為數組中除兩個元素之外的所有元素選擇隨機數。 最后兩個必須通過求解由 mean 和 stddev 公式給出的方程組來計算。